TON- UND BILDMUSTERERKENNUNG
EINE ANWENDUNG VON KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZEN
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Dieses Buch stellt eine Studie auf der Grundlage der Konzepte und künstliche neuronale Architekturen und ihre Anwendungen im Allgemeinen, und im Besonderen die Mustererkennung. Die Plattform und Programmiersprache Borland Delphi 7 wird verwendet, um zwei Systeme zu implementieren, eines für die Bilderkennung und das andere für die Tonerkennung. Die Programmiersprache Borland Delphi verwendet einige Komponenten, die die Architektur und die Konzepte von MLP (Multilayer Perceptron) und SOM (Self Organizing Map) Netzen simulieren.Um mit beiden Arten der Mustererkennung zu arbeiten, verwenden wi...
Dieses Buch stellt eine Studie auf der Grundlage der Konzepte und künstliche neuronale Architekturen und ihre Anwendungen im Allgemeinen, und im Besonderen die Mustererkennung. Die Plattform und Programmiersprache Borland Delphi 7 wird verwendet, um zwei Systeme zu implementieren, eines für die Bilderkennung und das andere für die Tonerkennung. Die Programmiersprache Borland Delphi verwendet einige Komponenten, die die Architektur und die Konzepte von MLP (Multilayer Perceptron) und SOM (Self Organizing Map) Netzen simulieren.Um mit beiden Arten der Mustererkennung zu arbeiten, verwenden wir zwei unabhängig voneinander programmierte Anwendungen mit zwei verschiedenen künstlichen neuronalen Netzen, eines für die Bilderkennung und eines für die Tonerkennung. Für das Bilderkennungsnetz verwenden wir Bilder des Zeichentyps, in der fraglichen Anwendung werden speziell Bilder von Ziffern verwendet. Und das Tonerkennungsnetz verwendet das Konzept der Töne für die Erkennung, so dass es speziell erkannt werden Töne idealisiert die Wiedergabe der Klang einer Telefontastatur.
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