![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Завдання на курсову роботу
Варіант 1. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох класів розпізнавання (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 16; · кількість реалізацій образу одного класу -30; · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 2. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох класів розпізнавання (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 16. · кількість реалізацій образу одного класу -30. · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком. Варіант 3. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання трьох класів розпізнавання (М=3) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 16. · кількість реалізацій образу одного класу -30. · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 4. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання трьох класів розпізнавання (М=3) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань. Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 16; · кількість реалізацій образу одного класу -30; · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком. Варіант 5. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох стаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 100 · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 6. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох стаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань. Задано такі параметри: Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение · рецепторне поле 100 · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком. Варіант 7. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох стаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 150 · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 8. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох стаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 150 · інформаційний критерій оптимізації за Куль баком. Варіант 9. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох нестаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 100 · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 10. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох нестаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 100 · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком. Варіант 11. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох нестаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 150 · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном Варіант 12. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох нестаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 150 · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком. Варіант 13. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох стаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:— Разгрузит мастера, специалиста или компанию; — Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой; — Разошлет оповещения о новых услугах или акциях; — Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет; — Позволит записываться на групповые и персональные посещения; — Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам; — Включает в себя сервис чаевых. Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Зарегистрироваться в сервисе · рецепторне поле 200 · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 14. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох стаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 200 · інформаційний критерій оптимізації за Куль баком. Варіант 15. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох нестаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 200 · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 16. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох нестаціонарних за яскравістю зображень (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · рецепторне поле 200 · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком. Варіант 17. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох класів розпізнавання (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 18; · кількість реалізацій образу одного класу -30; · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 18. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання двох класів розпізнавання (М=2) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 18. · кількість реалізацій образу одного класу -30. · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком. Варіант 19. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання трьох класів розпізнавання (М=3) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань (МФСВ). Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 15. · кількість реалізацій образу одного класу -30. · інформаційний критерій оптимізації за Шенноном. Варіант 20. Розробити та програмно реалізувати базовий алгоритм навчання СПР для розпізнавання трьох класів розпізнавання (М=3) і алгоритм екзамену за методом функціонально-статистичних випробувань. Задано такі параметри: · кількість ознак розпізнавання - 15; · кількість реалізацій образу одного класу -30; · інформаційний критерій оптимізації за Кульбаком.
|