Нечіткі мережеві моделі динамічних взаємодіючих процесів
Методика 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.
Подобные документы
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 26.04.2023Розгляд різних аспектів штучного інтелекту та його застосування в сучасному світі. Вивчення основних методів та систем штучного інтелекту. Особливості побудови математичних моделей для опису процесів навчання і функціонування штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 29.07.2024Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.
автореферат, добавлен 19.06.2018Аналіз 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 21.03.2024Дослідження 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 14.09.2016- 6. 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 можливості використання моделі нейронних мереж штучного інтелекту при підготовці авіаційних спеціалістів. Характеристика етапів синтезу нейромережевої моделі залежності залишкових знань суб’єктів навчання від їх індивідуальних здібностей.
статья, добавлен 16.11.2017Встановлення властивостей динамічних коаліцій як спеціалізованого класу розподілених обчислювальних систем. Формалізація авторизаційних процесів, розробка методики реалізації систем подібного класу та демонстрація можливостей їх практичного застосування.
автореферат, добавлен 23.08.2014Алгоритмічні методи компенсації динамічних похибок відеозображень з вимірювальною інформацією. Використання адаптивної лінійної нейронної мережі для компенсації похибок. Визначення геометричних параметрів у робочих умовах вимірювань на виробництві.
статья, добавлен 29.06.2016Базові 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 наукових методів досліджень і алгоритмів обробки інформації. Дослідження систем машинного навчання на основі штучних нейронних мереж. Переваги застосування штучного інтелекту. Розвиток технології блокчейн і корпоративних платформ метавсесвіту.
статья, добавлен 12.12.2022Аналіз методів ідентифікації нелінійних динамічних систем. Інформаційна оцінка якості роботи методів ідентифікації. Нелінійні елементи й динамічні системи, що включають дані елементи. Програмне забезпечення для моделювання нелінійних динамічних систем.
автореферат, добавлен 30.10.2015- 13. 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 Розробка класу методу адаптивно-пошукової ідентифікації нелінійних динамічних систем. Методика розрахунку апріорної та поточної ентропії. Оцінка швидкості інформаційного пошуку у квазістаціонарному режимі. Структурна схема приводу натискного гвинта.
автореферат, добавлен 26.08.2014Сучасні технології проведення інформаційного аналізу. Особливості моделювання динамічних систем і процесів за допомогою інтерпретації мереж Петрі. Доцільність використання ієрархічного підходу до проектування шляхів ліквідації надзвичайних ситуацій.
статья, добавлен 25.10.2016- 16. Керування стохастичними об'єктами в умовах невизначеності на основі нечітких нейромережевих моделей
Адаптивні процедури самоорганізації в реальному часі з високою швидкодією для нечітких нейромережевих моделей. Закони керування на основі локальної лінеаризації нечітких моделей. Синтез нечітких нейромережевих моделей динамічних стохастичних об'єктів.
автореферат, добавлен 24.06.2014 Виявлення 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 25.10.2016Експлуатація моделі зображень на фоні довільних афінних перетворень. Методика здійснення обчислювальних реалізацій на основі штучних нейронних мереж. Реалізація інформаційно-аналітичних систем на рецепторному полі уваги високої роздільної здатності.
автореферат, добавлен 27.07.2014Дослідження 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 29.01.2019Аналіз 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 11.07.2023На основі проведених експериментів дослідження доцільності використання даних методів для різних типів даних та архітектури нейронних мереж. Характеристика існуючих методів оптимізації та типів розподілених обчислень для тренування нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Визначення стохастичної гри та адаптивних методів навчання штучних нейронних мереж без учителя. Розробка ігрового алгоритму та програмної моделі нейроагентного прийняття рішень. Аналіз впливу параметрів ігрової моделі на швидкість навчання нейроагентів.
статья, добавлен 29.08.2016Отримання загальної передатної функції з’єднання динамічних ланок. Комп’ютерне моделювання стохастичних процесів із заданими властивостями. Розрахунок формуючого фільтра. Моделювання складних динамічних систем з стохастичними вхідними впливами.
курсовая работа, добавлен 18.10.2018Вплив розвитку технологій машинного навчання і штучного інтелекту на підвищення ефективності аналізу тексту, зображень, аудіо та інших даних. Поєднання методів онтології та машинного навчання як напрямок досліджень у сфері обробки природної мови.
статья, добавлен 30.09.2024