Реферат по теме Оптимизация отбора оптимальных признаков на основе приме-нения методов моделирования эволюции для задачи распозна-вания текста
🛑🛑🛑 ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ 👈🏻👈🏻👈🏻
1 Понятие о распознавании текста, классификация систем распознавания.
2 Понятие об алгоритмах распознавания текста.
3 Классификация методов распознавания текста: метод опорных векторов, метод символьной свертки.
4 Классификация и анализ методов кодирования.
5 Классификация компьютерных систем распознавания текстов.
6 Алгоритм распознавания текста по изображениям.
7 Алгоритмы распознавания и обработки текста на естественном языке.
8 Методы синтеза моделей текстов.
ВВЕДЕНИЕ
При решении задач распознавания образов на практике часто возникают проблемы, связанные с выбором критериев качества распознавания.
Эти проблемы возникли еще в глубокой древности, когда возникла первая задача классификации объектов; и в дальнейшем они не раз вызывали к жизни различные методы исследования.
Проблема классификации стала одной из основных при разработке методов машинного обучения, основанных на применении алгоритмов машинного интеллекта.
на русском языке.
Реферат на тему: Оптимизация отбора наиболее информативных признаков на основе применения методов моделирования эволю-ции для задачи распознавания текста на русском язы-ке.
Оптимизация работы с текстом
Введение.
В настоящее время очень часто приходится работать с текстами, особенно с текстами на естественном языке.
Это связано с тем, что сейчас все чаще приходится общаться с людьми, как в устной, так и в письменной форме.
Автор: Андрей.
Название: Оптимизация отбора опти-мальных признаков на основе применения методов моделиро-вания эволюции.
Реферат на тему: Оптимизация. отбора. оптимальных. признаков. на.
Оптимизация отбора наилучших признаков на примере построения.
Приведена оценка оптимизации отбора признаков и...
Реферат: Оптимизация и исследование на ЭВМ.
Оптимальный отбор.
Условиях задачи, а также по критериям оптимальности и качества.
На примере.
Реферат по теме «Оптимизация отбора оптимальных призна-ков на основе применения методов моделирования эволю-ции для задачи распознавания текста»
Выполнила: студентка группы ЗЗБ1А
Смирнова Дарья Сергеевна
Проверила:
Преподаватель
Санкт-Петербург
2003
Содержание
Введение................................................
Реферат по теме Оптимальное описание текста на языке морфологии с применением методов машинного обучения.
Проблема распознавания текста и задачи, связанные с ней, все более остро встают перед инженерами, исследователями и учеными.
Например, для построения системы распознавания речи требуется использовать большое количество лингвистических правил, которые описывают, как различные звуки в речи могут быть интерпретированы.
В данной работе исследуется модель эволюции текста, которая представляет собой неструктурированное множество текстовых строк, где каждая строка является отдельной эволюционной ветвью.
Ветвь содержит в себе текст и некоторую информацию о тексте.
При этом информация о тексте является более важной, чем текст.
Строки, которые являются частями одной эволюционной ветви, называются ее дочерними ветвями.
Все строки эволюционной ветви являются дочерними строками каждой из ее дочерних ветвей.
Введение
В настоящее время существует ряд проблем, которые требуют решения в области распознавания текста.
В частности, при создании систем автоматического перевода и систем автоматической идентификации объектов.
При создании систем распознавания речи возникает задача синтеза адекватных моделей.
Для решения этих задач используют методы моделирования, основанные на теории вероятностей и математической статистике.
Введение
В последнее время в задачах распознавания текста большое внимание уделяется проблеме выбора критериев, по которым следует оценивать качество распознаваемых объектов.
Это связано с тем, что в большинстве случаев для распознавания текста приходится применять алгоритм распознавания образов, который является достаточно сложным и дорогостоящим.
Реферат по теме Имитатор телефонной линии
Как Начать Заключение В Реферате
Контрольные Работы Мерзляк 6 Класс Фгос