Разработка программного обеспечения, которое позволит восстанавливать параметры неоднородностей по результатам электромагнитных измерений - Программирование, компьютеры и кибернетика дипломная работа

Разработка программного обеспечения, которое позволит восстанавливать параметры неоднородностей по результатам электромагнитных измерений - Программирование, компьютеры и кибернетика дипломная работа




































Главная

Программирование, компьютеры и кибернетика
Разработка программного обеспечения, которое позволит восстанавливать параметры неоднородностей по результатам электромагнитных измерений

Задача неразрушающего контроля. Математическая модель нейронной сети, ее виды. Программное обеспечение для определения параметров неоднородности в материале. Основные алгоритмы и оптимизации. Эксперименты с персептроном и выбор оптимальных коэффициентов.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Пояснительная записка 80 с., 45 рис., 18 источников.
НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ МАТЕРИАЛОВ, ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ, ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ, ВОЛНОВОД, ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЕ ПОЛЕ
Объектом исследования являются однородные диэлектрики с локальными неоднородностями.
Цель работы - разработка программного обеспечения, которое позволит восстанавливать параметры неоднородностей по результатам электромагнитных измерений, а также проводить эксперименты с различными типами искусственных нейронных сетей.
В результате выполнения дипломной работы было разработано модульное программное обеспечение, а также было проведено сравнение предсказательной способности различных видов нейронных сетей.
Разработанное программное обеспечение может быть использовано при отработке технологии мониторинга внутренней структуры материалов при СВЧ обработке.
Микроволновое распознавание образов является важной технологией неразрушающего контроля и тестирования благодаря ее потенциальным функциональным возможностям во многих приложениях, таких как контроль спекания материалов, распознавание дефектов и трещин в конструкционных материалах, композитных панелях, деревянных плитах и многих других объектах. Указанная задача относится к классу обратных задач, представляющих повышенную сложность при их решении.
В настоящий момент неразрушающий контроль хорошо проработан для открытых систем. Но из-за высоких температур и ограниченности внутреннего пространства применение этих техник для закрытых систем, используемых в процессе СВЧ обработки материалов, вызывает значительные трудности в измерении параметров среды. Вследствие чего разработка метода бесконтактного микроволнового распознавания образов может быть привлекательным подходом при микроволновом распознавании образов.
В данной работе разрабатывается программное обеспечение, которое позволит отработать технологию мониторинга внутренней структуры материалов при СВЧ обработке. В качестве основного метода мониторинга используется искусственные нейронные сети. Входами нейронной сети являются матрица рассеяния (S-параметры), а выходами - параметры сферической неоднородности. В качестве таких параметров используется координаты и радиус окружности. На этапе тренировки ИНС многократно решается прямая задача нахождения S-параметров системы, содержащей образец с заранее заданными характеристиками, с использованием численного конечноразностного моделирования электромагнитного поля в системе.
Целью дипломной работы является разработка программного обеспечения, которое позволит восстанавливать параметры неоднородностей по результатам электромагнитных измерений, а также проводить эксперименты с различными типами искусственных нейронных сетей.
Для достижения поставленной цели нужно решить следующие задачи: создание искусственной нейронной сети, настройка ее внутренней архитектуры, обучение нейронной сети на заданном обучающем множестве, наглядная демонстрация результатов работы, создание гибкого механизма добавления различных видов ИНС в общее приложение.
Характеристика программного обеспечения персонального компьютера, которое делиться на три класса: системное, прикладное ПО, инструментарий программирования. Особенности работы компьютерной сети - системы связи компьютеров или компьютерного оборудования. контрольная работа [22,9 K], добавлен 10.06.2010
Разработка программного обеспечения, которое позволит автоматизировать работу менеджера с клиентами и поставщиками. Определение требований, тестирование, описание программы. Руководство системного программиста. Создание СУБД в DELPHI для менеджера. дипломная работа [775,0 K], добавлен 16.06.2014
Сетевая система контроля знаний студентов на основе объектно-ориентированного подхода. Выбор программно-технических средств для реализации проекта. Алгоритмическое и программное обеспечение, интерфейс пользователя. Разработка элементов базы данных. дипломная работа [1,3 M], добавлен 04.02.2013
Анализ локально-вычислительной сети компании. Выбор общего программного обеспечения, обеспечения для инженерного отдела, бухгалтерии, сервера. Состав программного обеспечения вычислительной системы и его конфигурация. Сетевые операционные системы. курсовая работа [405,4 K], добавлен 08.02.2016
Принцип построения и описание прибора. Назначение и область применения спектрометра космических излучений на алмазных детекторах. Аппроксимация степенным многочленом. Математическая модель нейронной сети. Описание интерфейса программного комплекса. дипломная работа [591,1 K], добавлен 03.09.2017
Программное обеспечение для обслуживания автосалона с графическим интерфейсом, возможностью хранения файлов на диске и поиском. Программное проектирование. Документирование программного обеспечения, его тестирование. Разработка руководства пользователя. курсовая работа [1,7 M], добавлен 06.01.2013
Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом. дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Разработка программного обеспечения, которое позволит восстанавливать параметры неоднородностей по результатам электромагнитных измерений дипломная работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Роль Города В Системе Территориальных Образований Реферат
Титульник Реферата Кгэу
Словесные Методы Обучения Географии Курсовая
В Чем Я Вижу Смысл Жизни Сочинение
Реферат Математика В Терапии
Шкода Рапид Курсовая Устойчивость
Саморазвитие Личности Реферат
Реферат: Предпосылки вступления Болонского процесса в Украину
Реферат: Тяговый генератор переменного тока. Скачать бесплатно и без регистрации
Курсовая работа по теме Человеческий капитал и его роль в современной экономике
Учебное пособие: Состав и строение костей
Курсовая Технологии Проектирования Городской Креативной Кластера
Диссертация Никифорова
Курсовая Работа На Тему Алкилирование Фенола Олефинами
Готовая Контрольная Работа Синтез Механизма
Курсовая работа по теме Организованная преступность: вчера, сегодня, завтра
Доклад: Понятие, предмет и методы регулирования хозяйственного права
Баулин Церковь Покрова На Нерли Картина Сочинение
Курсовая работа по теме Роль неологизмов в языке средств массовой информации и их жизнеспособность
Сочинение Сказка Про Собаку
Визначення напрямків розвитку підприємства ТОВ "ДАЄРС" на основі аналізу позиції підприємства у матриці фінансової стратегії - Менеджмент и трудовые отношения курсовая работа
Літературно-музичний вечір, присвячений Лесі Українці - Литература творческая работа
Количественное определение информации. Энтропия и производительность дискретного источника сообщений - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника контрольная работа


Report Page