Обработка изображений на основе аналоговых нейрокомпьютеров
Нейрокомпьютер как система. История его создания и совершенствования, разновидности и назначение нейрочипов. Методика разработки алгоритмов и схем аналоговых нейрокомпьютеров для выполнения разных задач обработки изображений, порядок их моделирования.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 04.06.2009 |
| Размер файла | 462,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Основу нейросетей составляют относительно простые, в большинстве случаев - однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга - искусственные нейроны.
Естественным продолжением аппаратного и программного подхода к реализации нейрокомпьютера является программно-аппаратный подход. Аппаратный подход связан с созданием нейрокомпьютеров в виде нейроподобных структур (нейросетей) электронно-аналогового, оптоэлектронного и оптического типов. Для таких компьютеров разрабатываются специальные СБИС (нейрочипы, нейроускорители).
Список используемой литературы
1. А. Горбань, Д. Россиев. Нейронные сети на персональном компьютере. // Новосибирск: Наука, 1996.
2. Ф. Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника, М., Мир, 1992.
3. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей, том 1, М., изд. ВИНИТИ, 1990.
4. http://therocker.narod.ru/doc/neuro.htm#comp1
5. Marguerat C. Artificial neural network algorithms on a parallel DSP system. In: Transputers'94 Advanced research and industrial applications. Proc. Of the International conf. 21-23 Sept. 1994. IOS Press 1994, p. 278-287.
6. MD 1220 Data Sheet. March 1990, Micro Devices, 30 Skyline Dr., Lake Mary, F1 32746-6201, USA.
7. NXL420 Data Sheet. June 1992, Neurologix, Inc., 800 Charcot Av., Suite 112, San Jose. Ca. USA.
8. M. Yasunga, N. Msuda, M. Yagyu, M. Asai, M. Yamada, A. Masaki, Design, Fabrication and Evaluation of a 5_Inch Wafer Scale Neural Networks LSI Composed of 576 Digital Neurons, Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks IJCNN» 90, June 1990.
9. 80170NX Electrically Trainable Analog Neural Network, Data Sheet, Intel Corp., Santa Clara, CA, 1991.
10. J. Alspector, T. Jayakumar, S. Luna. Experimental Evaluation of Learning in a Neural Microsystem, Proc. Of NIPS» 91 in Advances in Neural Information Processing Systems_4, pp. 871-878, Morgan-Kaufmann Pub., San Mateo, CA, 1992.
11. Виксне П., Черников В., Фомин Д., Шевченко П. Применение микропроцессора NM6403 для эмуляции нейронных сетей. Сборник докладов V Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение». Москва, 17-19 февраля 1999.
12. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. - 1-е. - Высшая школа, 2002. - С. 184. - ISBN 5-06-004094-1
13. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - 1-е. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - С. 382. - ISBN 5-93517-031-0
14. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей = The Essence of Neural Networks First Edition. - 1-е. - «Вильямс», 2001. - С. 288. - ISBN 5-8459-0210_X
15. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. - 1-е. - Издательский центр «Академия», 2005. - С. 176. - ISBN 5-7695-1958-4
16. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. - 1-е. - Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - С. 320. - ISBN 5-7038-1908-3
Подобные документы
Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.
дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022История появления и основные понятия графического дизайна. Выявление главных преимуществ и недостатков недеструктивной обработки изображений. Сравнение деструктивной и недеструктивной обработки изображений. Сущность и особенности двухмерной графики.
реферат [5,2 M], добавлен 05.05.2023Обзор существующего программного обеспечения для автоматизации выделения границ на изображении. Разработка математической модели обработки изображений и выделения контуров в оттенках серого и программного обеспечения для алгоритмов обработки изображений.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 27.03.2013Обнаружение деталей и их границ изображения. Применение ранговых алгоритмов. Использование алгоритмов адаптивного квантования мод в режиме пофрагментной обработки. Обобщенная линейная фильтрация изображений. Восстановление отсутствующих участков.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 17.06.2013Сравнительная оценка существующих программ, повышающих разрешение изображений на языке Borland Delphi. Выбор оптимального инструментария для разработки логической схемы. Форма поиска файлов, преобразования изображений и реализации алгоритмов интерполяции.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 29.11.2011Виды компьютерной графики. Photoshop – программа для создания и обработки растровой графики. Пакет программ для работы с векторной графикой CorelDraw. Обработка растровых изображений с использованием Photoshop. Этапы создания коллажа на тему "Музыка".
курсовая работа [2,3 M], добавлен 27.12.2014Описание математических методов представления и обработки графических изображений. Описание разработанного программного дополнения. Описание функций и их атрибутов. Представление и обработка графических изображений. Результаты тестирования программы.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 27.01.2015Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019Сущность и назначение программы 3D Studio Max версии 9.0, ее возможности в создании отдельных изображений и анимации. Объекты Мах 9.0, их разновидности и характеристика, порядок обработки. Методика отображения трехмерного пространства через окна проекций.
курсовая работа [2,4 M], добавлен 04.05.2009Положения алгоритмов сжатия изображений. Классы приложений и изображений, критерии сравнения алгоритмов. Проблемы алгоритмов архивации с потерями. Конвейер операций, используемый в алгоритме JPEG. Характеристика фрактального и рекурсивного алгоритмов.
реферат [242,9 K], добавлен 24.04.2015
