МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ ТАРАСА ШЕВЧЕНКА
Радіофізичний факультет
Кафедра комп’ютерної інженерії
ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА
до курсової роботи з дисципліни
"ПРОГРАМУВАННЯ"
Тема "Нейромережа. Навчити нейромережу розпізнавати штрих-код"
Виконала студентка ІІ курсу групи КІ
Бондарєва Тетяна Вікторівна
Керівник
асистент. Грязнов Дмитро Борисович
КИЇВ 2013
Анотація
Робота складається з двох частин: теоретичної частини та опису програми.
У теоретичній частині розглядаються поняття нейромережа, аксон, штрихкод.
У описі програми розглядаються основні можливості програми, графічний інтерфейс
Робота містить 27 сторінок, 3 рисунків, 3 літературних джерела, 2 додатків.
Ключові слова: НЕЙРОМЕРЕЖА, ШТРИХ-КОД, РОЗПІЗНАВАННЯ ШТРИХКОДУ.
ЗМІСТ
ВСТУП 4
1.1 Нейромережа 5
1.2 Переваги нейромережі 6
1.3 Нейрон 8
1.4 Функції активації в нейронних мережах 10
1.5 Штрих-код 11
1.6 Кодування штрихкодів 11
2 ОПИС ПРОГРАМИ 14
2.1 Загальна інформація про програму 14
2.2 Інструкція користувача 14
ВИСНОВКИ 15
ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 16
ДОДАТКИ 17
Додаток А 17
Додаток Б 19
ВСТУП
Дослідження з штучним нейронних мереж пов'язані з тим, що спосіб обробки інформації людським мозком в корені відрізняється від методів, застосовуваних звичайними цифровими комп'ютерами. Мозок являє собою надзвичайно складний, нелінійний, паралельний комп'ютер. Вченими доведено, що мозок складається з величезного числа структурних компонентів - нервових клітин, які називаються також нейронами. Нейрон створює з'єднання з іншими нейронами, кількість яких може становити від 10 до 100 000 в точках сполучення. Сигнали, поширювані по нейронної мережі, керують активністю мозку протягом короткого інтервалу, а також стають причиною довготривалих змін стану самих нейронів і їх сполук.
Постановка задачі: навчити нейромережу розпізнавати штрихкод. Самостійно реалізувати клас для представлення цієї нейромережі засобами мови програмування C#. Функціональні елементи класу повинні забезпечувати повний, мінімальний та зручний інтерфейс класу, який не містить протиріч. При виникненні специфічних для класу помилок повинні вкидатися виключні ситуації. Навести приклад програми яка реалізує розв»язання данної задачі. Реалізувати розв’язання цієї задачі засобами мови програмування C#.
Мета роботи полягає у вивченні нейромережі, а також у наочній демонстрації реалізації поставленої задачі.
Теоретична частина
1.1Нейромережа
Нейронні мережі - це один з напрямків досліджень у галузі штучного інтелекту, засноване на спробах відтворити нервову систему людини. А саме: здатність нервової системи навчатися і виправляти помилки, що має дозволити змоделювати, хоча і досить грубо, роботу людського мозку
Біологічний нейрон - це спеціальна клітка, яка структурно складається з ядра, тіла клітини і відростків. Одним з ключових завдань нейрона є передача електрохімічного імпульсу по всій нейронної мережі через доступні зв'язку з іншими нейронами. Притому, кожна зв'язок характеризується деякою величиною, званої силою синаптичної зв'язку. Ця величина визначає, що станеться з електрохімічним імпульсом при передачі його іншому нейрону: або він посилиться, або він послабиться, або залишиться незмінним.
Біологічна нейронна мережа має високий ступінь зв'язності: на один нейрон може припадати кілька тисяч зв'язків з іншими нейронами. Але, це приблизне значення і в кожному конкретному випадку воно різне. Передача імпульсів від одного нейрона до іншого породжує певне збудження всієї нейронної мережі. Величина цього порушення визначає реакцію нейронної мережі на якісь вхідні сигнали. Наприклад, зустріч людини зі старим знайомим може призвести до сильного збудження нейронної мережі, якщо з цим знайомим пов'язані якісь яскраві і приємні життєві спогади. У свою чергу сильне збудження нейронної мережі може призвести до почастішання серцебиття, більш частого морганню очей і до інших реакцій. Зустріч же з незнайомою людиною для нейронної мережі пройде практично непомітною, а значить і не викличе будь-яких сильних реакцій.
Можна навести таку сильно
спрощену модель біологічної нейронної
мережі.
Кожен нейрон складається з тіла клітини, яке містить ядро. Від тіла клітини відгалужується безліч коротких волокон, званих дендритами. Довгі дендрити називаються аксонами. Аксони розтягуються на великі відстані, набагато перевищує те, що показано в масштабі цього малюнка. Зазвичай аксони мають довжину 1 см (що перевищує в 100 разів діаметр тіла клітини), але можуть досягати і 1 метра.
У 60-80 роках XX століття пріоритетним напрямком досліджень в галузі штучного інтелекту були експертні системи. Експертні системи добре себе зарекомендували, але тільки у вузькоспеціалізованих областях. Для створення більш універсальних інтелектуальних систем потрібний інший підхід. Напевно, це призвело до того, що дослідники штучного інтелекту звернули увагу на біологічні нейронні мережі, які лежать в основі людського мозку.