Курсовая работа: Проектирование нейронной сети для распознавания образов методом потенциальных функций

РЕФЕРАТ


Пояснительная записка к курсовой работе по теме «Проектирование нейронной сети для распознавания образов методом потенциальных функций» содержит 44 с., 1 кн., 23 рис., 16 источн., 1 прил.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ, ВИРТУАЛЬНЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ПЛАТФОРМЫ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ, МЕТОД ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ
Актуальность работы состоит в упрощении работы с большими объёмами однотипных данных в образовательном процессе, минимизации ошибок при проверке, обусловленных человеческим фактором.
Объект исследования: простейшие нейронные сети.
Предмет исследования: нейронная сеть для распознавания образов методом потенциальных функций.
Целью курсовой работы является проектирование нейронной сети для распознавания образов методом потенциальных функций.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
– проанализировать предметную область, рассмотреть существующие решения в данной предметной области,
– выявить функциональные возможности проектируемой нейронной сети, смоделировать интерфейс и прототип программы,
– провести обучение и тестирование нейронной сети.
Методы исследования: анализ предметной области, анализ результатов, сравнение, моделирование с помощью диаграмм, прототипирование.
В результате был спроектирован прототип нейронной сети для распознавания образов структурных формул органических соединений методом потенциальных функций. Данная разработка может быть внедрена в виртуальную образовательную платформу по химии, а также использоваться как самостоятельный инструмент в образовательном процессе.

ABSTRACT


The explanatory note to the course work on the topic «Designing a neural network for pattern recognition by the method of potential functions» contains 44 pages, 1 book, 23 figures, 16 sources, 1 adj.
INFORMATION TECHNOLOGIES IN EDUCATION, VIRTUAL EDUCATIONAL PLATFORMS, NEURAL NETWORKS, PATTERN RECOGNITION, METHOD OF POTENTIAL FUNCTIONS
The relevance of the work consists in simplifying the work with large volumes of the same type of data in the educational process, minimizing errors during verification due to the human factor.
Object of research: the simplest neural networks.
Subject of research: neural network for pattern recognition by the method of potential functions.
The purpose of the course work is to design a neural network for pattern recognition by the method of potential functions.
To achieve this goal, the following tasks were solved:
– analyze the subject area, consider existing solutions in this subject area,
– identify the functionality of the projected neural network, simulate the interface and prototype of the program,
– conduct training and testing of the neural network.
Research methods: domain analysis, results analysis, comparison, modeling using diagrams, prototyping.
As a result, a prototype of a neural network was designed to recognize images of structural formulas of organic compounds by the method of potential functions. This development can be implemented in a virtual educational platform in chemistry, as well as used as an independent tool in the educational process.



ОГЛАВЛЕНИЕ


ВВЕДЕНИЕ
ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
1 Анализ предметной области
1.1 Выбор и обоснование темы проекта
1.2 Сбор и анализ исходных данных предметной области
1.3 Выявление функционала будущего проекта
2 Проектирование нейронной сети для распознавания образов методом потенциальных функций
2.1 Моделирование с помощью методологий IDEF0 и DFD
2.2 Разработка интерфейса системы
2.3 Настройка элемента Canvas для формирования данных для нейронной сети
2.4 Реализация прототипа нейронной сети
2.5 Обучение и тестирование нейронной сети
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
CONCLUSION
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А – Листинг кода программы

ВВЕДЕНИЕ

В современном образовательном процессе всё большее распространение получают информационно-коммуникационные технологии, цифровые и электронные образовательные ресурсы, в том числе, виртуальные образовательные платформы. Как правило, такие платформы представляют собой наглядные учебники, инфографики, видеоуроки («Фоксфорд-учебник», онлайн-портал «Химик») [1], сайты с тестовыми заданиями («Online Test Pad», «РешуЕГЭ») [2, 3], виртуальные образовательные лаборатории («VirtuLab», «Labster») [1]. Одной из задач, решаемых в рамках разработки образовательных платформ, является взаимодействие с обучающимися и организация контроля полученных знаний.
Анализ опыта работы общеобразовательных школ при переходе от изучения неорганической химии к органической показывает, что обучающимся с трудом даётся понимание принципов и необходимости составления структурных формул органических веществ, они часто допускают ошибки.
Количество информации в современных