Отчет По преддипломная практики с

Заключение

В данной работе было проведено исследование примен искусственных нейронных сетей в задаче распознавания образов. Были изучены теоретические основы нейронных сетей, а также анализались существующие методы распознавания образов на основе нейронных сетей. Было проведено экспериментальное исследование применения нейрных сетей в задаче распознавания образов, а результаты были проанализированы и сравнены с результатами других методов распознавания образов.

В результате исслования было установлено, что искусственные нейронные сети являются эффективным инструментом для решения задачи распозавания образов. Они показали высокую точность и скорость распознавания, что делает их привлекательным выбором для решения данной задачи.
Однако, было также выявлено, что эффективность нейронных сетей зависит от многих факторов, таких как размер и качество обучающей выборки, архитектура нейронной сети и методы обучения. Поэтому, для достиения наилучших результатов, необходимо тщательно подбирать параметры нейронной сети и проводить ее обучение на большом количестве разнообразных данных.
В заключении рекомендовать использование искусственных нейронных сетей в задаче распознавания образов, особенно в случаях, когда точность и скоростьпознавания являются критически важными. Также, для дальнейшего улучшения результатов, можно рекомендовать проводить дополнительные исследования в области оптимизации параметров нейронных сетей и улучшения качества обучающих данных.
Список использованной литературы

1. 
   Диагностирование двигателей внутреннего сгорания. «Строй-техника.ру». [Электронный ресурс] URL: http://stroy-technics.ru/article/diagnostirovanie-dvigatelei-vnutrennego-sgoraniya. Дата обращения: 02. 03.2016.
   
2. 
   Диагностика двигателя по сигналу датчика частоты вращения коленвала. «Injectorservice.com.ua» [Электронный ресурс] URL: http://injectorservice.com.ua/ docs/publications/2010_09_10_css_script.pdf. Дата обращения: 02. 03.2016.
   
3. 
   Чабан А.С., Ничога Л.А. Устройство для виброакустической диагностики двигателей. Электронная библиотека патентов «FindPatent.ru» URL:http://www.findpatent.ru/patent/ 71/714207.html. Дата обращения: 02. 03.2016.
   
4. 
   Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. // Изд. «Питер», Санкт-Питербург, 2002 г.
   
5. 
   Аврамчук В.С., Чан В.Т. Частотно-временной корреляционный анализ цифровых сигналов // Известия Томского политехнического университета. – 2009. – C. 112–115.
   
6. 
   Аврамчук В.С., Казьмин В.П. Анализ сигналов вибрации двигателя внутреннего сгорания // Известия Томского политехнического университета. – 2013. – C. 69–73.
   
7. 
   Ле Ван Туа. Диагностика двигателя внутреннего сгорания при анализе сигналов вибрации // Молодежь и современные информационные технологии. – 2014. – C. 252–253.