Смекни!
smekni.com

«Разработка алгоритма распознавания фонем русского языка с использованием вейвлет анализа и метода опорных векторов» (стр. 4 из 4)

2. http://www.gotai.net – информационно-аналитический ресурс, посвященный искусственному интеллекту. Содержит уникальные статьи о нейронных сетях. Обновляется редко.

3. http://archive.ics.uci.edu/ml/ - репозиторий различных задач распознавания. Содержит большое число обучающих и тестовых данных в едином формате. Все объекты представлены в виде совокупности признаков, как в численном виде, так и в более сложных видах. Постоянно обновляется. Имеет сложную навигацию.

4. http://alglib.sources.ru/ - библиотека алгоритмов по численным методам, содержит большое число алгоритмов, позволяющих решать дифференциальные уравнения, реализующих аппарат матричных вычислений и т.д. Все алгоритмы тщательно протестированы, отложены и реализованы на языках программирования C++, C#, Pascal, VBA с использованием библиотеки матричных вычислений LAPACK. Недостатком является факт использования перегруженных классов Vector и Matrix, что не позволяет эффективно использовать данную библиотеку при разработке или модернизации существующих программ.

Личный сайт

http://dr-neiromantik.narod.ru – электронный ресурс, посвященный магистранту Белорусского Государственного Университета кафедры радиофизики Сорока Александру Михайловичу. На данном сайте представлена выпускная работа по курсу «Информационные технологии» и контактная информация.

Граф научных интересов

Смежные специальности Основная специальность Сопутствующие специальности
01.04.03 – радиофизика Нелинейные динамические системы. Статистическая радиофизика. Акустика, включая акусто­электронику. 05.27.01 – твердотель-ная электроника Теоретические и экспериме-н­тальные основы организа-ции квантовых вычислений в твердотельных структурах. Программное обеспечение систем автоматизированного проектирования дискретных и интегральных компонентов электронной техники, прибо­ров на квантовых эффектах. 01.04.04 – физическая электроника Наноэлектроника: теорети-че­ские и экспериментальные исследования квантово-раз­мерных эффектов. Физико-математическое мо­делирование закономерно­стей переноса зарядов в на­норазмерных структурах. Разработка физических принципов функционирова­ния приборов наноэлектро­ники. 01.01.09 – дискретная математика и матема­тическая кибернетика Теория и методы минимиза­ции функций; общая теория экстремальных задач; теория многокритериальной и век­торной оптимизации; теория и методы решения задач ма­тематического программиро­вания, включая задачи сто­хастического программиро­вания и задачи в условиях неопределенности. 01.01.07 – вычисли­тельная математика Численные методы и алго­ритмы решения прикладных задач, возникающих при ма­тематическом моделирова­нии естественнонаучных, на­учно-технических, социаль­ных и других проблем.

Презентация

Вопросы к выпускной работе

<question type="close" id="057">

<text>Совокупность аллофонов, имеющая одинаковые функции в речеобразовании и не несущая смысловой нагрузки - это </text>

<answers type="request">

<answer id="313759" right="0">Дифон</answer>

<answer id="313760" right="0">Трифон</answer>

<answer id="313761" right="0">Слог</answer>

<answer id="313762" right="1">Фонема</answer>

<answer id="313763" right="0">Триггер</answer>

</answers>

</question>

<question type="close" id="557">

<text>Дискриминатный метод также называется </text>

<answers type="request">

<answer id="313759" right="1">эталонноным</answer>

<answer id="313760" right="1">теорико-информационный</answer>

<answer id="313761" right="0">структурным подходом</answer>

<answer id="313763" right="0">нету правильного ответа</answer>

</answers>

</question>

Список литературы к выпускной работе

1. Гетц К., Джилберт М. Программирование в Microsoft Office Пер. с англ. // Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, - 2000.

2. Корняков В., Программирование документов и приложений MS Office в Delphi // Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, - 2005.

3. Баричев С., Афанасьев Д., Office XP // Москва, Кудиц-образ, - 2002.

4. Минько П. Microsoft Office PowerPoint 2007 // Москва, ЭКСМО, - 2007.

5. Корнеев И.К., Ксандопуло Г., Маршуцев В., Информационные технологии // Москва, Проспект, - 2009.

6. Джамса. К., Кинг К., Андерсон Э., Креативный web-дизайн // Москва, DiaSoft, -2005.

7. Веб-узел Office online [Электронный ресурс] / Microsoft, - Редмонд, США, - Режим доступа http://office.microsoft.com

8. Htmlbook.ru / -Режим доступа http://htmlbook.ru

Приложение 1. Список реализованных программ

В рамках данной работы были реализованы следующие программы. Для написания всех программ использовался язык высокоуровневого программирования C++, среда разработки Code::Blocks 8.02, компилятор gnu gcc 3.4.5 реализация MinGW. Для разработки графического интерфейса использовался фреймворк Qt 4.5.0.

Класс CTwoClassSVM, представляющий собой реализацию бинарного МОВ.

Класс CTwoClassSVM имеет следующий интерфейс:

class CTwoClassSVM

{

public :

CTwoClassSVM();

virtual ~CTwoClassSVM();

void initialize(const Matrix &, int dimension, double penalty);

void linearScaleData(double min = 0, double max = 1);

void learn();

double classify(Vector&);

void setKernel(kernel_type = LINEAR, double degree = 1, double coef0 = 0,

double gamma = 0);

};

Реализация данного класса по технологии COM удовлетворяет следующему интерфейсу:

ISVM : public IDispatch

{

public:

virtual /* [helpstring][id] */ HRESULT STDMETHODCALLTYPE loadSettings( /* [string][in] */ Char __RPC_FAR *__MIDL_0015,/* [out][in] */ struct ErrorStruct __RPC_FAR *__MIDL_0016) = 0;

virtual /* [helpstring][id] */ HRESULT STDMETHODCALLTYPE work(/* [out][in] */ struct DataStruct __RPC_FAR *__RPC_FAR *__MIDL_0017) = 0;

virtual /* [helpstring][id] */ HRESULT STDMETHODCALLTYPE getProcessorId(/* [string][out] */ Char __RPC_FAR *__RPC_FAR *__MIDL_0018) = 0;

virtual /* [helpstring][id] */ HRESULT STDMETHODCALLTYPE getSize(/* [out] */ int __RPC_FAR *__MIDL_0019) = 0;

virtual /* [helpstring][id] */ HRESULT STDMETHODCALLTYPE getStep(/* [out] */ int __RPC_FAR *__MIDL_0020) = 0;

virtual /* [helpstring][id] */ HRESULT STDMETHODCALLTYPE clear( void) = 0;

virtual /* [helpstring][id] */ HRESULT STDMETHODCALLTYPE getSettings(/* [string][out] */ Char __RPC_FAR *__RPC_FAR *__MIDL_0021) = 0;

};

Программа GraphSVM, позволяющая строить графическое отображение многомерных данных на двумерную плоскость методом главных компонент, проводить классификацию данных с использованием МОВ, отображать результаты классификации.

Класс GMM, являющийся реализацией алгоритма EM GMM с графической оболочкой, позволяющей отображать результаты сегментации на двумерной плоскости. Графический интерфейс проиллюстрирован на рисунке П2.

Класс имеет следующий интерфейс:

class GMM : public SegmentationMachine

{

public :

struct Param // параметры модели

{

unsigned int max_iteration; // максимальное количество итераций

unsigned int cluster_count; // количество кластеров (количество компонент в смеси)

unsigned int stab_count; // количество неизменных итераций, после которых произойдет выход

};

GMM();

virtual ~GMM();

void setParam(void* param); // установка параметров модели

void* getParam();

void clear(); // сброс обученной модели

Vector segmentation(const Matrix &data); // процедура сегментации данных data

};

Программа RoboRealmAPI для анализа вейвлет образов с использованием методов анализа и распознавания изображений, предоставляемых программой RoboRealm.

Программа SVMgridS, позволяющая подбирать оптимальные параметры классификатора на основе МОВ с использованием алгоритма поиска по сетке и метода кросспроверки.