Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75654
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Семенов, Михаил Евгеньевич | ru |
dc.contributor.author | Макаревич, Дарья Васильевна | ru |
dc.date.accessioned | 2023-06-09T05:32:08Z | - |
dc.date.available | 2023-06-09T05:32:08Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Макаревич Д. В. Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей : бакалаврская работа / Д. В. Макаревич ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. М. Е. Семенов. — Томск, 2023. | - |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75654 | - |
dc.description.abstract | Цель - разработка математической модели и реализация программного кода для классификации объектов изображения. Решены задачи: анализ методов отображения временных рядов в графические изображения, анализ методов конструирования признаков, выбран метод прогнозирования многомерного временного ряда с использованием признаков графического изображения, разработан алгоритм и программная реализация для обучения нейронной сети, проведено тестирование. Использован язык программирования Python, фреймворк Keras. | ru |
dc.description.abstract | The goal is to develop mathematical model and to implement software for classifying image objects. The following tasks were solved: analysis of methods for displaying time series in graphic images, analysis of methods for constructing features, a method for predicting a multidimensional time series using features of a graphic image was chosen, an algorithm and software implementation for training a neural network were developed, testing was carried out. Programming language Python and framework Keras were used. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | ru | en |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.subject | бинарная классификация | ru |
dc.subject | временные ряды | ru |
dc.subject | цепи Маркова | ru |
dc.subject | рекуррентные диаграммы | ru |
dc.subject | грамианоугольные угловые поля | ru |
dc.subject | binary classification | en |
dc.subject | time series | en |
dc.subject | Markov chains | en |
dc.subject | recurrence plot | en |
dc.subject | gramian angular field | en |
dc.title | Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей | ru |
dc.type | Students work | - |
local.department | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ)::Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) | - |
local.institut | 7863 | - |
local.localtype | Студенческая работа | - |
dc.subject.oksvnk | 01.03.02 | - |
local.thesis.level | Бакалавр | ru |
local.thesis.discipline | Прикладная математика и информатика | - |
local.local-vkr-id | 1275182 | - |
local.vkr-id | 53202 | - |
local.stud-group | 0В92 | - |
local.lichnost-id | 170150 | - |
local.thesis.level-id | 1 | - |
local.tutor-lichnost-id | 171196 | - |
dc.subject.udc | 004.932.032.26 | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU1463873.pdf | 1,56 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.