У випускній роботі проведено аналіз сучасних методів розпізнавання образів, розглянуто різні види штучних нейронних мереж, розроблено згорткова штучну нейронну мережу, яка класифікує зображення квітів та інтерфейс, який транслює отримані результати класифікації.
У ході виконання дипломної роботи було розроблено конволюційну штучну нейронну мережу, яка найбільше підходила до поставленої задачі, а саме класифікація зображень квітів. Дана штучна нейронна мережа працює таким чином, що задається ядро згортки при якому вхідне зображення поступово зменшується для знаходження оптимальних коефіцієнтів. Також використовується шар для відрізання зображення, щоб мережа могла знайти інші залежності на зображенні.
У роботі розглянуто та детально описано й інші методи класифікації та різновиди нейронних мереж, серед, яких і було обрано мережу, яка була використана для дипломної роботи.

Ключові слова: рослина, класифікація, конволюційна штучна нейронна мережа, застосунок.

In the graduation work, an analysis of modern pattern recognition methods was carried out, various types of artificial neural networks were considered, a convolutional artificial neural network was developed that classifies images of flowers and an interface that broadcasts the obtained classification results.

Key words: plant, classification, convolutional artificial neural network, application.

Українець А. О. Інтелектуальна система аналізу зображень квітів рослин : випускна кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Українець Андрій Олександрович. – Київ, 2023. – 62 с.