Применение нейронных сетей для задачи классификации. Разработка сверточной нейронной сети для распознавания изображений
Аннотация
Объектом исследования являются нейронные сети.
Целью работы является реализация сверточной нейронной сети для распознавания радиоэлектронных компонентов, которые затем будут классифицированы на исправные и сгоревшие.
В процессе работы были рассмотрены принципы функционирования базовой нейронной сети, выбора функции активации нейронов, разобраны слои сверточной нейронной сети, приведены примеры применения нейронных сетей из многих областей деятельности человека, программно реализована сверточная нейронная сеть для распознавания состояния радиоэлектронных компонентов по изображению, проведена оценка качества созданной нейрон-ной сети с помощью графиков зависимости потерь от эпох и точности от эпох, матрицы решений, RОС-кривой.
В результате работы создана сверточная нейронная сеть для распознавания состояния радиоэлектронных компонентов по изображению, после тестирования которой на новых образцах было установлено, что в 90% случаев полученная нейронная сеть дает правильное решение.
Данный проект позволит снизить процент поломок радиоэлектронного оборудования, связанных с выходом из строя электронных компонентов, в тех случаях, когда неисправность по внешнему виду компонента - конденсатору или транзистору.
Целью работы является реализация сверточной нейронной сети для распознавания радиоэлектронных компонентов, которые затем будут классифицированы на исправные и сгоревшие.
В процессе работы были рассмотрены принципы функционирования базовой нейронной сети, выбора функции активации нейронов, разобраны слои сверточной нейронной сети, приведены примеры применения нейронных сетей из многих областей деятельности человека, программно реализована сверточная нейронная сеть для распознавания состояния радиоэлектронных компонентов по изображению, проведена оценка качества созданной нейрон-ной сети с помощью графиков зависимости потерь от эпох и точности от эпох, матрицы решений, RОС-кривой.
В результате работы создана сверточная нейронная сеть для распознавания состояния радиоэлектронных компонентов по изображению, после тестирования которой на новых образцах было установлено, что в 90% случаев полученная нейронная сеть дает правильное решение.
Данный проект позволит снизить процент поломок радиоэлектронного оборудования, связанных с выходом из строя электронных компонентов, в тех случаях, когда неисправность по внешнему виду компонента - конденсатору или транзистору.