Вероятностное моделирование распространения лесных пожаров
Классификация лесных пожаров с помощью многослойного персептрона. Кластеризация стихийного, неуправляемого распространения огня в лесу с помощью карт Кохонена. Математическая модель и программное проектирование системы оценки последствий пожара.
Подобные документы
Разработка системы, производящей кластеризацию объектов по ряду признаков. Выявление кластеров (групп) входных векторов, обладающих некоторыми общими свойствами. Идея векторного квантования. Обучение сети Кохонена. Конкурирующая функция активации.
контрольная работа, добавлен 13.01.2017Особенности использования скоростного метода обучения многослойного персептрона, который отличается высокой скоростью обучения. Анализ результатов сравнения скоростного метода обучения со стандартными методами. Метод обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 27.04.2017Характеристика классических методов кластеризации. Особенности самоорганизующихся карт Кохонена как одного из методов аппроксимации данных. Настройка веса на основе обучающего множества без учителя. Классический алгоритм "Победитель забирает все".
статья, добавлен 02.11.2018Краткая история развития искусственных нейронных сетей. Анализ факторов, влияющих на формирование цены на недвижимость. Математическая модель нейрона. Сравнение многослойного персептрона и радиально-базисной сети. Архитектурная и адаптивная динамика.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Модель формального кибернетического нейрона. Характеристика многослойного персептрона. Его обучение методом обратного распространения ошибки. Рекурсивные сети Элмана, способные обрабатывать последовательности векторов. Области применения нейросетей.
статья, добавлен 14.12.2017Теория нечетких множеств. Поэтапное компьютерное моделирование лесного пожара. Создание реалистичного природного, лесного массива. Создание анимационной модели распространения лесного пожара, ее программирование. Моделирование направлений пожара.
курсовая работа, добавлен 28.03.2013Вопросы построения интеллектуальной информационной системы, которая позволит контролировать пожароопасность отдельных территорий. Проблема прогнозирования и ликвидации торфяных пожаров рассматривается как динамическая задача ситуационного управления.
статья, добавлен 19.01.2018Анализ данных при помощи визуализаторов. Прогнозирование с помощью линейной регрессии. Кластеризация с помощью самоорганизующейся карты Кохонена. Описание демо-примера программы Deductor. Характеристика многомерного кросс-платформенного хранилища данных.
лабораторная работа, добавлен 20.10.2012Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Коптеры - бытовое название летательных аппаратов, имеющих несколько тянущих винтов, расположенных по кругу и смотрящих вверх. Разработка системы видеопередачи данных с борта коптера в режиме онлайн. Анализ основных составляющих системы телеметрии.
контрольная работа, добавлен 08.11.2018Специфіка методів та алгоритмів, які вдосконалюють процес самоорганізації карт Кохонена, візуалізація кластерної структури даних. Розробка багатопотокового алгоритму навчання карт Кохонена для організації ефективних обчислень на багатоядерних процесорах.
автореферат, добавлен 18.07.2015- 12. Разработка информационной системы туристического агентства: интерактивная модель и проектирование
Моделирование сложных систем. Проблема управления сложными системами. Обзор моделей системной динамики, моделирование стратегических решений с ее помощью. Проектирование информационной системы для туристического агентства, анализ требований к ней.
дипломная работа, добавлен 14.11.2017 Использование информационных технологий в процессе распределенного моделирования техногенных ситуаций на примере лесных пожаров в Крымском регионе. Комплекс альтернативных моделей, организация проведения вычислительного эксперимента в среде Грид.
статья, добавлен 04.07.2013Основные этапы процесса исследования системы с помощью моделирования (разработка модели и ее анализ). Математическая форма представления модели. Модель функционирования цеха механообработки. Распределение времени поступления деталей из источника.
контрольная работа, добавлен 20.11.2012Создание моделей, методики и алгоритмов обработки сведений о лесных ресурсах. Совершенствование существующих информационных систем в сфере работы лесничеств и лесных хозяйств. Модели хранения и обработки картографических данных о лесных ресурсах.
автореферат, добавлен 14.07.2018Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей. Многослойный персептрон с временными задержками и связанные с ним нейросетевые архитектуры. Динамическая кластеризация и сети Кохонена. Обзор итерационных методов обучения сетей.
книга, добавлен 07.03.2014Кластеризация, решение задач коммивояжера с помощью генетических алгоритмов. Разбиение участников рейда на группы методом древовидной кластеризации, выявление центра сбора участников с помощью генетических алгоритмов. Проверка качества кластеризации.
курсовая работа, добавлен 05.02.2014Построение имитационной мультиагентной модели распространения эпидемии для формирования мер по эффективному снижению уровня заболеваемости. Процессы пространственного распространения и временного изменения групп эпидемий как инфекционная динамика.
статья, добавлен 26.05.2017Схема процесса измельчения, построение его математической модели. Получение оптимальных параметров с помощью испытаний на мельнице. Использование диапазона регулирования для моделирования. Код программы, описывающей математическую модель процесса.
лабораторная работа, добавлен 21.04.2015- 21. Нейронные сети
Сеть встречного распространения. Первый слой Кохонена. Выход слоя Гроссберга. Обучение сети встречного распространения. Осуществление интерполяции кодов. Послойность сети и матричное умножение. Градиент квадратичной формы, начальная точка и длина шага.
презентация, добавлен 16.10.2013 Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Анализ методов анализа распространения ошибок при декодировании сверточных кодов. Разработка алгоритмов оценки глубины такого распространения при кодировании с использованием РС. Изучение декодирующей логической схемы рабочего состояния компьютера.
статья, добавлен 02.09.2013Метод управления доступом в интеллектуальных узлах коммутации, усовершенствование алгоритма управления доступом к "облачным" телекоммуникационным ресурсам. Математическая модель распространения компьютерных вирусов в гетерогенных компьютерных сетях.
статья, добавлен 13.01.2017Рассмотрение видов компьютерного моделирования. 3D-печать методом селективного лазерного спекания. Моделирование мозга с помощью IBM. Технология трехмерного прототипирования зубных протезов. Программное обеспечение для создания компьютерных моделей.
реферат, добавлен 12.12.2014