Розпізнавання символів на основі штучної нейронної мережі Хопфілда

Abstract

Дана магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробці програмного забезпечення для розпізнавання символів за допомогою нейронної мережі Хопфілда. Були розглянуті основні методи оптичного розпізнавання символів, визначені їх переваги і недоліки, та на основі цього був зроблений вибір на користь нейронної мережі Хопфілда. Було досліджено структуру, математичну модель та алгоритм роботи обраної мережі, який слугував базисом для розробки алгоритму роботи програмного забезпечення. Було визначено оптимальне для потенційного користувача програмне середовище, алгоритм роботи програми та в кінцевому підсумку на основі проведених досліджень був побудований програмний засіб розпізнавання символів. Створене програмне забезпечення написане на мові програмування Delphi та характеризується зручністю та зрозумілістю інтерфейсу, швидкістю та точністю опрацювання даних, що забезпечує всі вимоги користувача щодо організації процесу розпізнавання символів.

The master’s degree work is dedicated to the development of intelligent character recognition software using Hopfield neural network. There were the basic methods of OCR by their advantages and disadvantages, and based on this choice was made in favor of Hopfield neural network. It was the structure, mathematical model and algorithm chosen network, which served as the basis for the development of software algorithm. It was determined optimum potential user environment software, algorithm software and end up on the basis of the research was built character recognition software. The software is written in the programming language Delphi, software characterized by convenience and clarity of the interface, speed and accuracy of data processing, ensuring all user requirements on the process of character recognition.