Нейромережева система розпізнавання вторинної сировини

В цій випускній кваліфікаційній роботі проведено аналіз інформаційних технологій, що використовуються для забезпечення проблеми сталого розвитку проблематики сталого розвитку та сортування вторинної сировини. У даній роботі представлена розроблена нейромережева система та програмне забезпечення, що дозволяє класифікувати вторинну сировину. В ході виконання випускної кваліфікаційної роботи, було спроектовано та навчено глибоку згорткову нейронну мережу, що здатна розпізнавати 12 категорій вторинних відходів, точність на тестовій вибірці – 92%.Під час проведення досліджень було виконано аналіз методів машинного навчання в сфері розпізнавання відходів, існуючих систем, що допомогло сформулювати функціональні та нефункціональні вимоги, виділити головні інструменти, описати системні вимоги. На основі вищеописаних пунктів був проведений структурний аналіз системи та побудована загальна архітектура системи. Запропонована інтерпретація задачі сортування вторинних відходів як задачі розпізнавання та класифікації образів, проаналізовано можливі технології які дозволяють вирішити задачу сортування відходів,виконана розробка нейромереженої системи для розпізнавання вторинних відходів,доведення нейромережевої системи до оптимальних показників точності класифікації вхідних зображень – 92% точності.

Сіриченко Л. Г. Нейромережева система розпізнавання вторинної сировини : випускна кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Сіриченко Л. Г. - Київ, 2022. – 51 с.