Grafičko sučelje za rad s neuronskom mrežom

Svačina, Mario (2014) Grafičko sučelje za rad s neuronskom mrežom. = Undergraduate thesis , Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, UNSPECIFIED. Mentor: Majetić, Dubravko.

[img]
Preview
Text
26_02_2014_Mario_Svacina_zavrsni_rad.pdf - Published Version Jezik dokumenta:Croatian

Download (1MB) | Preview

Abstract (Croatian)

Umjetne neuronske mreže su dio šireg područja zvanog umjetna inteligencija. Cilj umjetne inteligencije, pa tako i umjetnih neuronskih mreža je napraviti sustave koji se ne oslanjaju isključivo na determinističke matematičke postupke te kojima nije potrebno da svi ulazi u sustav budu potpuno točni. Pomoću umjetnih neuronskih mreža to je u potpunosti moguće. U ovom radu je prikazan rad umjetne neuronske mreže sa povratnim prostiranjem pogreške u svrhu prepoznavanja osoba. Također, pokazano je kako neuronska mreža uči te na koji način se mreža kasnije testira. Rad i učenje neuronske mreže te unošenje osoba i njihovih karakteristika se izvodi preko Matlab-ovog grafičkog sučelja. Grafikom je omogućeno korištenje umjetne neuronske mreže za prepoznavanje osoba. Grafika je napravljena na način da je u potpunosti prilagođena korisniku te je omogućeno korištenje neuronske mreže i osobama koje ne znaju samu suštinu rada umjetnih neuronskih mreža.

Abstract

Artificial neural networks are part of a larger area known as artificial intelligence. The aim of artificial intelligence, including artificial neural networks, is to create systems which do not rely solely on deterministic mathematical procedures and systems which do not require all inputs to the system to be completely accurate. Artificial neural network makes it entirely possible. This paper deals with the functioning of artificial neural networks with error-back propagation whose goal is to identify persons. Moreover, it shows network's methods of learning and testing of the results. Operations and learning of artificial neural network, as well as the input of persons' characteristics, are performed through MATLAB's graphical user interface. The recognition of persons was enabled by using graphics. Graphics made the interface completely adjusted to the user. Most importantly, it made the using of artificial neural networks available to the users which are not familiar with their functioning.

Item Type: Thesis (Undergraduate thesis)
Uncontrolled Keywords: umjetni neuron; umjetne neuronske mreže; težinski faktori; povratno rasprostiranje pogreške; klasifikacija; zamah prvog reda; zamah drugog reda
Divisions: 900 Department of Robotics and Production System Automation > 910 Chair of Engineering Automation
Date Deposited: 22 Sep 2014 18:00
Last Modified: 16 Oct 2015 12:49
URI: http://repozitorij.fsb.hr/id/eprint/2630

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year

Nema podataka za dohvacanje citata