نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية

صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة
مشاهدة
لايوجد ملف
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: تمييز خط اليد باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Handwriting Recognition By using Artificial Neural Networks
اسم الطالب باللغتين
الحسن مؤيد يوسف محمود - Al Hasan Muayad Yousif Mahmuod
اسم المشرف باللغتين
د. محمد خالد إبراهيم--Mohammed Khalid Ibrahim
الخلاصة
الشبكة العصبية الاصطناعية (CNN) هي نظام كمبيوتر يحاول العمل بالطريقة التي تعالج بها أدمغتنا المعلومات وتحللها. إنه أساس الذكاء الاصطناعي (AI) وغالبًا ما يستخدم لحل المشكلات التي يصعب أو يستحيل حلها باستخدام الخوارزميات العادية. نظرًا لأن شبكات CNN يمكن أن تتعلم من تلقاء نفسها فمع توفر المزيد من بيانات الإدخال يمكنها تقديم نتائج أفضل. يتم استخدام الانتروبيا المتقاطعة كدالة تكلفة في النظام الذي نقترحه لهذا المشروع. نستخدم خوارزمية مقياس التدرج المترافق (SCG) لتدريب الشبكة العصبية (CNN) للتحقق من مدى جودة عمل النظام المقترح، هناك أشياء مهمة يجب التفكير فيها، مدرجة من الأكثر أهمية إلى الأقل أهمية: خصائص تشغيل جهاز الاستقبال للنظام المقترح، والتي تعطي في الواقع نتيجة استقرار التصنيف (ROC) وقيمة التدرج ودقة النسبة المئوية للنظام المقترح اما فيما يخص الية العمل فقد تم استخدام مجموعة بيانات EMNIST مع 10,000 مثال للاختبار و60,000 مثال لتدريب تقنيات مختلفة على المعالجة المسبقة لمجموعة بيانات الصورة. وذلك بواسطة برنامج الماتلاب (MATLAB R2020a) مع نظام (Windows10) ومعالج (2520m core i5)
الفئة
العلوم الصرفة
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2022
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
دبلوم عالي
رابط موقع (doi)
Open access
نعم