Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Informācijas tehnoloģija
Nosaukums Mākslīgo neironu tīklu izpēte un analīze tēlu atpazīšanas uzdevumos
Nosaukums angļu valodā A Study and Research of Artificial Neural Networks in Pattern Recognition Tasks
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs Dr. sc. ing. Sergejs Paršutins
Recenzents Mg. sc. ing. Egmonts Treiguts
Anotācija Tēlu atpazīšanas uzdevumi ir kļuvuši par neatņemamu daļu mūsdienu sabiedrībā. Piemēram, onkoloģijā spēja noteikt diagnozi pacientiem pēc iespējas precīzāk un ātrāk, izmantojot vizualizētus datus, varētu palīdzēt novērst letālus gadījumus un efektīvi ārstēt slimību ar pareizu zāļu lietošanu. Lai gan tika izstrādāti dažādi algoritmi tēlu atpazīšanas uzdevuma risināšanai, darbā tiek apskatīti neironu tīkli. Pētījuma mērķis ir izpētīt un aprakstīt mākslīgo neironu tīklu darbības pamatprincipus. Darbā tika apskatīti divi apmācīšanās algoritmi: pašorganizējošā neironu tīkla kartēšana un kļūdu atgriezeniskās izplatīšana. Eksperimentu veikšanai tika izmantotas Orange Canvas un Multiple Back-Propagation programmatūra. Galvenais darba pētījuma virziens ir noteikt, vai mākslīgo neironu tīkls var sniegt precīzu risinājumu vēža un veselu gadījumu diagnozes noteikšanai pacientiem, dati par kuriem tika ņemti no trim datu kopām. Šīs datu kopas tika izvēlētas dēļ tā, ka tiem ir atšķirīgi atribūti, to tipi un skaits. Darbā tika analizēta abu algoritmu efektivitāte strādājot ar visām apskatītajām datu kopām. Turklāt, darba beigās tika apkopoti algoritmu darbības rezultāti.
Atslēgas vārdi Neironu tkli, pašorganizējošie neironu tīkli, daudzslāņu neironu tīkli, tēlu atpazīšana
Atslēgas vārdi angļu valodā Neural network, self-organising maps, multilayer neural network, pattern recognition
Valoda lv
Gads 2012
Darba augšupielādes datums un laiks 19.06.2012 23:44:57