e-mail: dvkazakov @ gmail.com
(убрать пробелы с обеих сторон '@')

Тел./WhatsApp: +7-916-909-7864

Telegram: @denis_v_kazakov

GitHub

Skype: denis.v.kazakov

English

Восстановление функции по графику

Навыки: сверточные нейронные сети.

Ноутбук проекта можно скачать по ссылке.

Во многих промышленных стандартах и строительных нормах даны методики расчета различных конструкций. Причем в старых, но еще действующих документах кроме формул часто дают номограммы – графики, по которым нужно вручную определять значения тех или иных параметров. Формулы очень легко перевести в программный алгоритм для автоматизации расчета, а вот ручное определение величин по графикам неточно и тормозит работу. Слева реальный пример такой номограммы.

Цель проекта – обучить нейронную сеть восстанавливать значения функции по графику.

Подготовил набор исходных данных: 12.000 разных графиков (10.000 учебный набор, и 2.000 тестовый) с разной координатной сеткой (разное число вертикальных и горизонтальных линий). В этой версии использовал стандартные толщины линий кривой и сетки Matplotlib, что облегчает облегчает обучение модели. Дальше можно будет попробовать делать одинаковую толщину кривой и сетки или выбирать случайную величину.