Автоматизированная система колоризации полутонового изображения
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
ранения ошибкиh = 0,010,00192h = 0,100,00086h = 0,120,00085Обратного распространения ошибки с моментомh = 0,13 mom = 0,020,00086h = 0,12 mom = 0,140,00087h = 0,05 mom = 0,050,00112Обратного распространения ошибки с динамическим шагомh от 0,04 до 0,15 mom = 0,050,00103h от 0, 0,01 до 0,15 mom = 0,150,00107h от 0,11 до 0,14 mom = 0,090,00086LMSh = 0,150,00131h = 0,350,00110h = 0,550,00085Дельта-правилоh = 0,150,00145h = 0,350,00126h = 0,50,00109Функция гаусса10 нейронов в скрытом слое ? = 0,5Обратного распространения ошибкиh = 0,010,00155h = 0,100,00086h = 0,120,00100Обратного распространения ошибки с моментомh = 0,13 mom = 0,020,00149h = 0,12 mom = 0,140,00089h = 0,05 mom = 0,050,0010412345Обратного распространения ошибки с динамическим шагомh от 0,04 до 0,15 mom = 0,050,00149h от 0, 0,01 до 0,10 mom = 0,150,00089h от 0,11 до 0,14 mom = 0,090,00087LMSh = 0,010,00181h = 0,020,00152h = 0,040,00128Дельта-правилоh = 0,050,00128h = 0,120,00095h = 0,150,0014515 нейронов в скрытом слое ? = 0,5Обратного распространения ошибкиh = 0,010,00152h = 0,100,00087h = 0,120,00099Обратного распространения ошибки с моментомh = 0,13 mom = 0,020,00143h = 0,12 mom = 0,140,00088h = 0,05 mom = 0,050,00102Обратного распространения ошибки с динамическим шагомh от 0,04 до 0,15 mom = 0,050,00115h от 0, 0,01 до 0,10 mom = 0,150,0008812345h от 0,11 до 0,14 mom = 0,090,00087LMSh = 0,010,00176h = 0,020,00143h = 0,040,00119Дельта-правилоh = 0,050,00119h = 0,120,00093h = 0,150,00115
Вывод: Как видно из таблицы, наиболее удачный набор параметров для обучения нейронной сети следующий: Тангенциальная функция активации с параметром k=2 и числом нейронов в скрытом слое равным 15, алгоритмами обратного распространения ошибки и LMS. Этот вариант показал самую маленькую ошибку, равную 0,00086. Согласно примененному методу исследования [11], в 95% случаев полученная ошибка при данной комбинации параметров обучения будет меньше этого значения.
3. БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Безопасность жизнедеятельности (БЖД) - это система знаний, обеспечивающая безопасность нахождения человека в производственной и непроизводственной среде и развитие деятельности по обеспечению безопасности в перспективе, с учетом влияния человека на производственную среду.
Под безопасностью кого-либо или чего-либо понимается такое их состояние, при котором они находятся в положении надежной защищенности. Объектом автоматизации в данном случае является программный продукт, в разрабатываемой системе это процесс колоризации полутонового изображения. Данная система позволяет сегментировать полутоновое изображение с помощью выбранной функции сегментирования, обучить нейронную сеть, провести колоризацию монотонного изображения и применить обученные нейронные сети для колоризации сегментированного полутонового изображения. С точки зрения безопасности жизнедеятельности система обеспечивает:
-экономию времени, затрачиваемого пользователем на процесс сегментирования и колоризации изображения;
-снижение трудоемкости рабочего процесса;
-снижение количества и последствий отрицательного воздействия рисков (вероятных событий, которые могут явиться причиной изменений качества, затрат, сроков или ухудшений технических характеристик).
.1 Обеспечение безопасности на стадии функционирования АС
Внедряемая автоматизированная система: автоматизированная система колоризации полутонового изображения (АСКПИ).
Назначение системы: автоматизация процесса колоризации полутонового изображения.
Цели создания системы с точки зрения обеспечения безопасности:
.снижение трудоемкости процесса сегментирования и колоризации полутонового изображения;
.повышение скорости обработки и анализа информации при выполнении задачи колоризации изображения;
.упрощение процесса исследования возможности колоризации монотонного полутонового изображения и процесса сегментирования изображения различными функциями.
К наиболее важным функциям АСКПИ, изложенным в пункте 1.2 дипломного проекта, относятся:
-сегментация полутонового изображения;
-колоризация полутонового изображения;
-расчет погрешности преобразования изображения;
-сохранение результатов колоризации изображения в файл.
За счет выполнения автоматизированной системой этих функций обеспечивается снижение трудоемкости рабочего процесса и экономия времени пользователя.
Управление рисками обеспечивает снижение количества и последствий отрицательного воздействия рисков, а также:
.определение и классификацию рисков;
.количественную оценку вероятности;
.оценку последствий осуществления рисков и установление стратегии реакции на каждый из них;
.определение статуса рисков;
.принятие соответствующих мер при выходе риска за применимые пределы.
Для управления рисками в автоматизированной системе следует четко определить понятие риска. В широком смысле слова риск - это предполагаемое событие, способное принести кому-либо ущерб или убыток [9]. Риск обладает характерными свойствами:
-Наличие анализа. Риск существует, только когда сформировано субъективное мнение предполагающего о ситуации и дана качественная или количественная оценка негативного события будущего периода (в противном случае это угроза или опасность). В процессе исследования предметной области были изучены аналогичные программные продукты (пункт 1.3 дипломного проекта), учтены их основные риски.
-Значимость. Риск существует, когда предполагаемое событие имеет практическое значение и затрагивает интересы хотя бы одного субъекта (а именно заказчика системы). Риск без принадлежности не существует.
-Неопределённость. Риск существует тогда и только тогда, когда возможно не единственное развитие событий. Подобные ситуации возникают по многим причинам: наприме