Система м’яких обчислень на базі нейронних мереж адаптивного резонансу для розв’язання задач САПР
Виявлення переваг, недоліків архітектури і обчислювально-ефективних шляхів реалізації мереж. Дослідження методів побудови гібридних систем обробки інформації. Розробка й навчання нейронних мереж адаптивного резонансу. Використання систем м’яких обчислень.
Подобные документы
- 1. Адаптивний резонанс як конструкт розширення когнітивного простору пам’яті у пізнавальному процесі
Дослідження природи, характеру механізму адаптивного резонансу та його зв'язків з внутрішніми механізмами когнітивної діяльності. Принципи теорії адаптивного резонансу нейронних мереж, яка на сучасному етапі є основоположною теорією штучного інтелекту.
статья, добавлен 27.02.2023 Дослідження та аналіз методів розпізнавання символів за допомогою нейронних мереж. Розробка інтелектуального модулю штучних нейронних мереж, що функціонує за принципом перцептрона, та має можливість розпізнавати рукописні символи із зашумленістю до 40%.
статья, добавлен 29.01.2019Визначення основних особливостей та вимог щодо побудови нейронних мереж. Розгляд підходів до їх використання в процесі страхового андеррайтингу як повноцінної заміни андеррайтера та у перехідний період. Опис основних моделей навчання нейронних мереж.
статья, добавлен 28.12.2017Аналіз засобів розробки для реалізації програмного комплексу для автоматизації діяльності. Методи, моделі та інформаційні технології з використання нейронних мереж при реалізації машинного навчання автоматичних систем управління листоправильних машин.
статья, добавлен 21.03.2024Аналіз методів та формулювання принципів побудови штучних імунних і гібридних систем інтелектуального аналізу даних. Розроблення методів і засобів структурно-параметричного синтезу нейронних мереж для розв'язання задач прогнозування та класифікації.
автореферат, добавлен 20.07.2015Розгляд методу для прогнозування виникнення дорожньо-транспортної пригоди в конкретному транспортному вузлі на основі нейронних мереж. Виявлення істотних факторів, що сприяють аварії. Навчання та тестування двох нейронних мереж з різними архітектурами.
статья, добавлен 11.07.2023- 7. Аналіз використання технології штучних нейронних мереж в якості нового підходу до обробки сигналів
Застосування штучних нейронних мереж для аналізу й обробки даних, отриманих в ході дослідження, калібрування і подальшого процесу обробки відомостей біосенсорів, схильних до зміни з часом. Особливість визначення процесу зберігання інформації як образів.
статья, добавлен 27.07.2016 - 8. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж
Розробка архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж із конкуренційним навчанням. Моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Дослідження характеристики штучних нейронних мереж на прикладі задачі розпізнавання і класифікації. Характеристика особливостей функціонування різних архітектур в межах методу зворотного поширення похибки. Метод організації штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 14.09.2016Аналіз особливостей роботи протоколу обміну ключами з використанням взаємного навчання нейронних мереж. Існуючі атаки на протокол. Розподіл часу синхронізації нейронних мереж. Виявлення слабких місць протоколу, висновки стосовно його захищеності.
статья, добавлен 14.07.2016Проведення теплової обробки дисперсних матеріалів індукційним способом передачі енергії до теплопередаючої поверхні на основі нечіткої логіки та гібридних нейронних мереж. Використанням графічного інтерфейсу моделі. Аналіз самоналаштування системи.
статья, добавлен 30.01.2017Дослідження інформаційних технологій високопродуктивних системних середовищ та нейронних мереж для налаштування і розв'язування складних задач в реальному масштабі часу. Розробка алгоритму фільтрації зображень на базі мультиконвеєрних системних середовищ.
автореферат, добавлен 22.06.2014- 13. Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування
Дослідження нейронних мереж з алгоритмами самоорганізації Хебба і прямого поширення, способи їх навчання та можливості використання в системах технічного захисту інформації. Розробка та реалізація програми на мові С++ для розпізнавання коду доступу.
статья, добавлен 27.12.2016 У 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 26.04.2023Аналіз стану проблеми побудови та концептуальні основи розробки інтелектуальної системи захисту інформації. Список вимог до систем. Розробка математичного забезпечення ІСЗІ. Метод оптимізації розмірності потоку вхідних даних для систем захисту інформації.
курсовая работа, добавлен 23.05.2014Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Аналіз 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 розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022Розробка та дослідження варіанту автоматизованої класифікації пристроїв орієнтування як складових СООВ з використанням штучних нейронних мереж, що в подальшому забезпечить їх автоматизований вибір за попередньо розробленою відповідною методикою.
статья, добавлен 22.03.2013Аналіз нових методів побудови архітектури і моделі неповнозв’язної нейронної асоціативної пам’яті, які забезпечують більшу її ємність за умови одного з архітектурних обмежень. Розробка програмних засобів для моделювання ННАП і алгоритмів навчання.
автореферат, добавлен 29.10.2015Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
автореферат, добавлен 20.07.2015Аналіз існуючих методів і алгоритмів, спрямованих на прискорення і підвищення якості структурного та параметричного синтезу прогнозуючих штучних нейронних мереж зі зворотним поширенням помилки. Розробка механізмів, що дозволяють істотно прискорити процес.
автореферат, добавлен 05.08.2014Проведено аналіз різних алгоритмів класифікації даних, описано актуальність проведення наукового дослідження в цьому напрямі. Для аналізу було вибрано класифікатори на основі методів статистики, нейронних мереж та засновані на машинному навчанні.
статья, добавлен 22.10.2023Виявлення і аналіз аномалій мережевого трафіку як один із способів захисту комп'ютерних систем і мереж. Методи виявлення аномального мережевого трафіку, які використовують виявлення на основі сигнатур і статистичних даних. Використання нейронних мереж.
статья, добавлен 30.09.2018Виявлення банкрутства за фінансовим станом підприємства як основне завдання скорингового програмного забезпечення. Наявність можливості утворення бази правил у формі, зрозумілій експертам - одна зі специфічних особливостей нечітких нейронних мереж.
статья, добавлен 25.10.2016Порівняльний аналіз широко вживаних в практиці обробки геофізичної інформації методів усунення завад та альтернативних методів, заснованих на ортогональному діадному вейвлет-перетворенні. Простір ознак для опису об’єктів, що підлягають класифікації.
автореферат, добавлен 29.08.2014