AI Lab

Open Artificial Intelligence Laboratory

Русский (Russian Federation)English (United Kingdom)
Исследования Распознавание

Распознавание

Формализация алгоритма сравнения образов в рамках Теории разумных систем.

E-mail Печать

Данный доклад я представил на 

Международной научно-практической конференции-конкурса научных докладов студентов, аспирантов и молодых исследователей. 

Последнее обновление 17.04.12 14:54 Читать полностью

Обсудить на форуме (15 комментариев).

ага

E-mail Печать

последний аргумент у сталинистов и прудурков остался - чмодерирование...

помогите, люди добрые! банят меня!

Обсудить на форуме (0 комментариев).

Ограниченные возможности разбиений позиционных систем счисления и моделирование нейроподобных сетей

E-mail Печать
Оценка пользователей: / 1
ПлохоОтлично 

Автор Легков Георгий Алексеевич.

 

Моделирование нейроподобных сетей связано с использованием больших массивов данных, представленных в числовом виде. Способ разбиения множества значений, используемый в позиционных системах счисления, является удобным для представления числовых значений. Для представления числовых последовательностей его возможности крайне ограниченны. Это ограничение снижает эффективность алгоритмов нейроподобных сетей. Например, приводит к экспоненциальному росту ёмкостных и временных затрат таких алгоритмов.

Ключевые слова: позиционные системы счисления, базис, основание, числовая последовательность.

 

Последнее обновление 04.03.11 22:31 Читать полностью

Обсудить на форуме (16 комментариев).

Моделирование памяти как иерархической системы образов с двунаправленными ассоциативными связями

E-mail Печать

icon Скачать в PDF (1.03 Мбайт) 

Современные системы технического зрения (СТЗ) вполне соответствуют системам зрения живых организмов на этапе восприятия зрительной информации и даже в значительной степени превосходят возможностью работать в более широком диапазоне частот и с большей чувствительностью. Аналогичная ситуация наблюдается и во всех остальных типах сенсорных систем. Также решена задача первичной обработки информации – выделения объектов и их признаков, однако на этапе дальнейшей обработки технические системы существенно уступают биологическим.

Последнее обновление 17.03.10 14:21 Читать полностью

Обсудить на форуме (7 комментариев).

Перспективы систем образной обработки информации для решения задач распознавания сложных объектов

E-mail Печать
Оценка пользователей: / 3
ПлохоОтлично 

icon Скачать (215.74 Кбайт) 

А.В.Бахшиев

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Центральный научно-исследовательский институт робототехники и технической кибернетики

 

Современные интеллектуальные системы успешно решают широкий спектр задач связанных с управлением робототехническими системами и распознаванием образов. Как правило такие системы узкоспециализированы и разрабатываются под конкретную задачу. Кроме того, хотя на этапах восприятия информации и ее первичной обработки технические системы во многом превосходят возможности живых организмов, на дальнейших стадиях они существенно уступают биологическим [1]. Наиболее остро эта проблема стоит для систем призванных работать в слабодетерминированной среде, таких как интеллектуальные мобильные роботы.

Можно полагать, что наличие образного представления информации у живых организмов имеет основополагающее значение для эффективности и универсальности в решаемом спектре задач.  

Последнее обновление 17.03.10 14:23 Читать полностью

Обсудить на форуме (3 комментариев).

Страница 1 из 2

Сейчас на сайте: [235 гостей]
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

RuWeb.net - гибкий хостинг

RuWeb.net - гибкий хостинг