305

2

УДК

Интеллектуальные системы распознавания: Методические указания для

самостоятельной работы студентов по направлению подготовки 15.04.04 – Ав-

томатизация технологических процессов и производств для очной формы обу-

чения / А.А. Грибанов; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ». –

Воронеж, 2016. – 7 с.

Печатается по решению редакционно-издательского совета ВГЛТУ

Рецензент: д.т.н., профессор, зав. кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I» Афоничев Д.Н.

3

1. Введение

Учебным планом по направлению подготовки магистра 15.04.04 – «Автоматизация технологических процессов и производств» предусмотрено изучение курса «Интеллектуальные системы распознавания».

В результате освоения дисциплины студент должен:

–знать: теоретические основы распознавания образов и изображений, модели и методы решения соответствующих задач;

–уметь: проектировать программное обеспечение для решения задач распознавания образов и изображений;;

–владеть навыками работы с системами распознавания и навыками их настройки.

2.Общие указания

Методические указания предназначены для студентов магистратуры 1-го курса (2-й семестр) очного обучения. Объем дисциплины и виды учебной работы по семестрам приведены в табл. 1.

Таблица 1 – Объем дисциплины и виды учебной работы

4

Цель лекций – дать основные направления по наиболее сложным разделам дисциплины, а также изложить материал по новейшим достижениям, не получившим достаточного освящения в учебной литературе.

Обзорный характер лекций не дает основание рекомендовать их в качестве единственного источника при подготовке к экзамену.

Лабораторные занятия посвящены изучению систем распознавания данных технологических процессов.

3. Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. Введение

Основные понятия, термины и определения. Предмет и задачи дисципли-

ны.

Раздел 2. Модели и методы распознавания образов и изображений

Детерминистские методы распознавания. Эвристические методы и алгоритмы. Статистические методы распознавания. Байесовский подход. Нейросетевая классификация и распознавание. Использование персептрона. Использование сети Кохоннена. Использование сетей Хопфилда и Хемминга.

Раздел 3. Интеллектуальные информационные системы распознавания образов

Системы классификации. Системы распознавания печатного и рукописного текста. Распознавание лиц. Распознавание графических изображений произвольного характера. Распознавание речи. Распознавание ситуаций. Сфера применения систем распознавания.

4. Лабораторные занятия

Перечень лабораторных работ по курсу для студентов магистратуры очного обучения представлен в табл.2.

Таблица 2 – Перечень лабораторных работ

Часть материала курса вынесена на самостоятельное изучение магистров. Темы этой работы представлены в табл.3.

Таблица 3 – Перечень вопросов, выносимых на самостоятельное изучение

6

Контроль самостоятельной работы магистров осуществляется преподавателем. Контроль качества освоения дисциплины проводится посредством текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации обучающихся. Результаты контроля отражаются в баллах модульно-рейтинговой системы оценки знаний магистра.

После прослушивания курса лекций, выполнения лабораторных работ магистр допускается к сдаче экзамена. Контрольные вопросы к экзамену студентов магистратуры очного обучения приведены ниже.

6.Контрольные вопросы

1.Основные понятия, термины и определения дисциплины.

2.Предмет и задачи дисциплины.

3.Детерминистские методы распознавания.

4.Эвристические методы и алгоритмы.

5.Статистические методы распознавания.

6.Байесовский подход к распознаванию.

7.Нейросетевая классификация и распознавание.

8.Использование персептрона.

9.Использование сети Кохоннена.

10.Использование сетей Хопфилда и Хемминга.

11.Системы классификации.

12.Системы распознавания печатного и рукописного текста.

13.Распознавание лиц.

14.Распознавание графических изображений произвольного характера.

15.Распознавание речи.

16.Распознавание ситуаций.

17.Сфера применения систем распознавания.

Библиографический список

Основная литература

1. Ерош И.Л., Сергеев М.Б., Соловьев Н.В. Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности: Учебное пособие. - СПб.: ГУАП, 2006. – 153 с. // ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам.

– Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/964/44964.

Дополнительная литература

2. Макаренко С.И. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. - Ставрополь: СФ МГГУ им. М.А. Шолохова, 2009. – 206 с. // ЭБС

7

Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/462/79462.

3. Лепский А.Е., Броневич А.Г. Математические методы распознавания образов: Курс лекций. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 155 с. // ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/800/73800.

Грибанов Андрей Анатольевич

Интеллектуальные системы распознавания

Методические указания для самостоятельной работы студентов магистра-

туры направления подготовки 15.04.04 – «Автоматизация технологических

процессов и производств» для очной формы обучения

Редактор С.Ю. Крохотина

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова»