Нейрокомпьютеры
Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Нейронные сети. Биологический и искусственный нейрон - их связь.
Подобные документы
Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.
презентация, добавлен 23.09.2015Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
контрольная работа, добавлен 28.01.2011Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.
реферат, добавлен 22.01.2015Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.
контрольная работа, добавлен 28.05.2010Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 24.05.2015Понятие искусственного интеллекта. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Распознавание образов и машинный перевод. Нейрокомпьютеры и сети. Экспертные системы, их структура,классификация и инструментальные средства построения.
курсовая работа, добавлен 12.01.2009Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.
реферат, добавлен 07.03.2009Описание алгоритма решения задачи графическим способом. Ввод элементов исходного массива в цикле. Нахождение определённых элементов. Сортировка элементов с помощью пузырькового метода. Разработка программы на языке Pascal. Поиск наибольшего элемента.
лабораторная работа, добавлен 15.01.2014История появления термина "искусственный интеллект". Приоритетные направления его применения: генерация речи, обработка визуальной информации. Нейронные, байесовы, иммунные сети, теории хаоса - примеры реализации современных интеллектуальных систем.
реферат, добавлен 14.01.2011Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа, добавлен 29.09.2014Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.
дипломная работа, добавлен 23.06.2012Аналитический обзор программных средств для управления оздоровительным центром. Предметная область автоматизации и постановка задачи. Требования к разрабатываемой информационной системе. Алгоритм решения задачи, построение логической модели данных.
дипломная работа, добавлен 19.01.2017Описание алгоритма решения задачи по вычислению суммы элементов строк матрицы с использованием графического способа. Детализация укрупненной схемы алгоритма и разработка программы для решения задачи в среде Turbo Pascal. Листинг и тестирование программы.
курсовая работа, добавлен 19.06.2014Алгоритм и код программы для создания исходного двоичного файла чисел с произвольным количеством элементов, чтения из файла действительных восьмибайтных элементов и подсчёта общего количества элементов файла. Вывод результата работы программы на экран.
контрольная работа, добавлен 23.11.2014Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.
презентация, добавлен 11.12.2015Описание входной и выходной информации. Определение связей информационных объектов и построение информационно-логической модели. Обобщенный алгоритм решения задачи и его декомпозиция на подзадачи. Описание реквизитов данной информационной системы.
курсовая работа, добавлен 03.05.2013Процесс вскрытия системы связи при проведении противником несанкционированного мониторинга. Правила преобразований для формирования защищенной функционально-логической структуры системы связи. Способ защиты вычислительной сети с выделенным сервером.
дипломная работа, добавлен 21.12.2012Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа, добавлен 13.10.2015Рассмотрение истории развития компьютерных систем. Изучение способов организации внутренней программно-аппаратной и логической структуры компьютерных систем и сетей. Структура системы; возможности и ограничения, взаимодействие и взаимосвязь элементов.
презентация, добавлен 06.04.2015- 20. Игра Tetris
Процесс и порядок написания программы, реализующей графическое решение логической задачи (игры). Обзор аналогичных продуктов. Описание и алгоритм решения задачи. Структура программы, ее процедуры и функции. Настройка и руководство для пользователя.
курсовая работа, добавлен 29.06.2010 Экспертные системы как направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области. Принципы построения алгоритма и его оценка.
курсовая работа, добавлен 12.06.2015Обзор элементов языка программирования Паскаль, решение задач путем использования численных методов на компьютере. Алгоритм нахождения интеграла функции с помощью метода прямоугольников. Комплекс технических средств, необходимых для решения задачи.
контрольная работа, добавлен 07.06.2010Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.
курсовая работа, добавлен 06.12.2010Вычисление суммы положительных элементов массива. Упорядочивание элементов массива по убыванию. Решение задачи с помощью алгоритма, реализованного в среде Microsoft Visual 2008 Express. Реализация и тестирование программы. Выполнение трассировки функций.
практическая работа, добавлен 23.01.2015Очередь в циклическом массиве. Извлечение элемента из очереди. Анализ сложности алгоритма. Класс входных данных, для которых применим алгоритм или структура. Выбор средств разработки. Определение отображаемых элементов, проектирование интерфейса.
курсовая работа, добавлен 07.06.2014