Программное обеспечение для моделирования нейрокомпьютерных сетей
Исследование принципа работы с аналитической платформы Deductor для создания законченных прикладных решений. Определение входных и выходных переменных. Методы нормализации данных и обучения нейронной сети. Запуск программы и способы вывода решений.
Подобные документы
Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017Определение назначение и описание функциональных возможностей платформы "1С: Предприятие" как системы программного обеспечения и набора прикладных программных решений. Возможности инструментария платформы "1С: Предприятие" по автоматизации бизнеса.
статья, добавлен 21.03.2019Порядок оформления результатов работы программы. Описание переменных, алгоритма и входных данных. Использование вспомогательных переменных, счетчиков циклов, являющихся целыми числами. Проверка программы на всех единицах, нулях и произвольных данных.
курсовая работа, добавлен 06.04.2015Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.
статья, добавлен 25.02.2019Характеристика категорий программного обеспечения. Программы общего пользования, не связанные с конкретным применением ПК и выполняющие традиционные функции. Компоненты создания программы на выбранном языке программирования. Пакеты прикладных программ.
реферат, добавлен 08.12.2013Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.
статья, добавлен 30.05.2013Теоретическое обоснование моделей анализа данных "OLAP-куб" и "Линейная регрессия". Разработка структуры хранилища данных Deductor Warehouse. Описание процесса ETL. Описание сценариев проекта Deductor. Описание выходных отчетов. Создание карты Кохонена.
курсовая работа, добавлен 12.06.2016Проблема моделирования объектов при помощи нейронных сетей. Проверка результатов полученной модели. Обмен между точностью и релевантностью. Архитектура и правила функционирования каждого слоя сети. Матрица входных данных для обучения нейро-нечеткой сети.
статья, добавлен 27.01.2019Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020- 12. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Значение сетевых технологий обработки данных, компонентов вычислительных сетей, сетевых, аппаратных и программных обеспечений сети. Логическая архитектура сети. Распределение функций между компьютерами сети. Способы пересылки сообщений, почтовый сервер.
реферат, добавлен 06.12.2015Применение модуля программы, спроектированного на основе сверточной нейронной сети. Исследование способности нейронной сети к обучению на небольшом наборе данных в задаче классификации оружия на изображениях. Анализ результатов тестирования программы.
статья, добавлен 17.02.2019Описание алгоритма программы, полный листинг программного кода с комментариями. Организация входных и выходных данных, результаты работы программных форм. Технические средства и назначение программы. Условия выполнения и основные функции программы.
курсовая работа, добавлен 13.12.2015Методы, основанные на информации о допустимых значениях критериев. Подход аналитической иерархии. Выбор программных средств. Разработка алгоритма работы системы поддержки принятия решений для построения сетей доступа. Расчёт групповой экспертной оценки.
дипломная работа, добавлен 21.09.2018Разработка эскизного и технического проектов программы. Исследование особенностей работы с массивами данных. Изучение алгоритма написания программы и организации входных и выходных данных. Выбор состава технических средств, установка продукта на ПК.
курсовая работа, добавлен 18.07.2012Описание предметной области - регистратура поликлиники. Разработка структуры данных. Выбор программных средств. Описание используемых методов и обоснование принятых решений. Состав и логическая структура программы. Описание входных и выходных данных.
курсовая работа, добавлен 16.01.2018Специфика интегрированной среды разработки языка программирования TurboPascal. Основные принципы разработки программ линейной структуры. Методы объявления типов переменных в зависимости от характера входных и выходных данных в программном приложении.
лабораторная работа, добавлен 22.06.2014Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Разработка и внедрение модели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет прогнозировать платежеспособность клиентов банка. Описание реализации. Предобработка входных данных. Процедура обучения нейронной сети, тестирование.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Разработка программного средства, которое поможет производить учет технических средств и отслеживать изменения, касающиеся их передвижения и износа. Определение формы представления входных и выходных данных. Обоснование приемов программирования.
отчет по практике, добавлен 23.06.2014Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Изучение процесса "Программное обеспечение" как самого верхнего уровня функциональной модели основных бизнес-процессов организации. Описание входных и выходных данных, а также управляющих данных механизма осуществления задач функциональной модели.
статья, добавлен 01.03.2019Особенность структуры записи файла. Главный анализ входных и выходных данных программы. Перечень возможных сообщений проекта. Характеристика функционального строения схемы. Разработка информации вывода сведений о результатах участников данной школы.
контрольная работа, добавлен 10.03.2015