Навчання нейронної мережі з використанням радіально базисної функції
Інтелектуальний аналіз даних - процес автоматичного пошуку прихованих закономірностей або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необробленої інформації. Мережа радіально базисних функцій у математичному моделюванні — штучна нейронна мережа.
Подобные документы
Розробка ефективного методу кодування інформації та вибору виду базисних функцій у штучній нейронній мережі церебральної моделі артикуляційного контролера. Дослідження методу гешування інформації для покращення апроксимуючих мережевих властивостей.
автореферат, добавлен 28.08.2015Методика аналізу адекватності відображення динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів штучних нейронних мереж та вибору альтернатив взаємодії систем обчислювального інтелекту. Закони та механізми машинного навчання радіально–базисних структур.
автореферат, добавлен 12.07.2014Основні недоліки та складності застосування відомих методів пошуку діагностичної інформації. Використання штучної нейронної мережі для оцінки корисності та достатності повідомлення. Аналіз розробки програмного забезпечення для опрацювання текстів.
автореферат, добавлен 28.09.2014Принципи розробки програми, яка реалізує функціонування нейронної мережі для задачі розпізнавання (класифікації) літер заданого слова. Дослідження операції навчання мережі на прикладах для навчання. Лістинг програми, оцінка якості розпізнавання образів.
курсовая работа, добавлен 10.01.2018Розробка методів виявлення закономірностей функціонування компонентів корпоративної IP-мережі. Удосконалення способів пошуку замкнутих наборів елементів в задачах пошуку асоціативних правил. Побудова системи підтримки прийняття рішень для персоналу.
автореферат, добавлен 14.07.2015Порівняння ефективності тесту хі-квадрат і методів на основі нейронної мережі в оцінці випадковості числових послідовностей. Генерація випадкових наборів даних, створення та навчання моделей нейронних мереж, а також комплексний аналіз їх ефективності.
статья, добавлен 18.05.2024Дослідження реалізації штучного інтелекту для гри в жанрі стратегії в реальному часу з використанням нейронної мережі. Підходи до вирішення питань управління невеликими групами юнітів в ситуації контакту з супротивником та синхронізація дій груп.
статья, добавлен 11.07.2022Вивчення основних принципів побудови сервісів для платформ Телеграм та Фейсбук, застосування та дослідження нейронної мережі та методів природньої обробки мови з використаням машиного навчання для покращення унівесальності та ефективності чат-бота.
статья, добавлен 23.10.2020Характеристика будови біологічного нейрона. Порядок навчання нейронної мережі. Основний аналіз схем нейромережевого керування, заснованих на використанні підходів. Особливість розробки системи керування насосною станцією на основі нейронної мережі.
статья, добавлен 24.01.2020Аналіз проблем збереження та пошуку інформації в глобальних комп'ютерних мережах. Розгляд існуючих пошукових систем, аналіз їх недоліків та пропозиція нової розподіленої системи, яка дозволить підвищити ефективність пошуку різних типів інформації.
статья, добавлен 29.01.2019Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Модель оцінки рівня захищеності інформації на основі нечіткої нейронної продукційної мережі. Проведення ранжування технічних каналів за важливістю перед обробкою в нейромережній системі. Модель нейромережевої системи оцінки рівня захищеності інформації.
статья, добавлен 21.02.2017У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023- 14. Моделі та алгоритми візуалізації багатовимірних даних на основі автоасоціативних нейронних мереж
Аналіз існуючих підходів до розв’язання задачі візуалізації багатовимірних даних, їх порівняння та визначення властивих їм обмежень та недоліків. Розробка архітектури нейронної мережі для зменшення розмірності багатовимірних даних із підвищеною якістю.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Вибір математичної моделі еталона, навчання нейронної мережі з використанням алгоритму оберненого розповсюдження похибки. Особливості модифікації вхідних кіл нейронного контролера – розділення входів. Імітаційне моделювання в середовищі Simulink.
статья, добавлен 26.01.2017Розгляд множини графів керування як фазового простору. Аналіз функціонування інформації в системі торгівельної мережі. Уникнення небажаних траекторій доступу. Забезпечення захисту даних. Дослідження аспектів реалізації та дотримання політики безпеки.
статья, добавлен 30.10.2016Принципи навчання простої штучної нейронної мережі з використанням алгоритму зворотного поширення помилки. Розпізнавання п'ятьох видів нормальних і п'ять видів дефектних кісток на рентгенівських зображеннях, а також оцінка точності розпізнавання.
статья, добавлен 11.08.2021Основні фактори впливу на проходження технологічного процесу брагоректифікації. Виявлення прихованих взаємозв’язків між вхідними та вихідними змінними на основі експериментальних даних. Статистична інформація про функціонування даного об’єкта управління.
статья, добавлен 29.07.2016Стратегії ефективного пошуку тематичної інформації у глобальній мережі, на базі методу семантичного індексування і використання агентів для вирішення задач обслуговування і обробки запитів. Формальне представлення алгоритму інформаційного агента.
автореферат, добавлен 25.02.2015Побудування архітектури нейронної мережі та її математичної моделі, що адаптована до прогнозування котировок інструментів валютного ринку. Врахування особливостей подання часового ряду котировок у виді "японських свічок" при побудові нейронної мережі.
статья, добавлен 09.01.2019Розробка й аналіз нових методів побудови архітектури і навчання моделі неповнозв'язної нейронної асоціативної пам'яті, які забезпечують більшу ємність пам'яті даної моделі. Розробка програмних засобів для моделювання мереж і алгоритмів навчання.
автореферат, добавлен 25.08.2014Збереження та ведення структурної інформації. Перетворення даних на структурну інформацію для користувача. Ієрархічні, мережні та реляційні моделі даних. Простота використання системи та можливість автономного функціонування при порушеннях мережі.
статья, добавлен 07.07.2017Аналіз моделі збору інформації з бездротової сенсорної мережі, що існують на даний час. Підходи, по яким можливо оптимізувати збір інформації. Встановлення гібридної моделі збору інформації та її об’єднання для рішення конкретної задачі роботи мережі.
статья, добавлен 27.07.2016Розробка безпровідної сенсорної мережі (БСМ) для прецизійного землеробства та екологічного моніторингу. Основні групи алгоритмів самоорганізації БСМ: кластери, ланки зв’язків, деревоподібні структури, географічні підходи. Різнорідність вузлів мережі.
статья, добавлен 25.12.2016Узагальнення регресійних нейронних мереж Д. Шпехта, які отримали широке розповсюдження для вирішення задач прогнозування та ідентифікації. Навчання мережі, що відбувається шляхом установлення центрів активаційних функцій у точках з координатами векторів.
статья, добавлен 19.06.2018