Сравнение результатов моделирования нейро-нечеткой сети в Matlab
Проблема 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.
Подобные документы
Описание особенностей использования и преимуществ генетического алгоритма для обучения нейро-нечеткой сети. Исследование скорректированных функций принадлежности для трех нечётких множеств. Настройка параметров функций принадлежности нечеткой модели.
статья, добавлен 07.03.2019Разработка нейро-нечеткой системы для изучения функций управления движениями человека, позволяющей обосновать теоретические предположения о механизмах обучения управлению на примере следящих движений. Схема устройства адаптивной нейро-нечеткой системы.
статья, добавлен 18.01.2018Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018Сравнительный анализ алгоритмов обучения нейро-нечеткой системы с функциями принадлежности с применением метода обратного распространения ошибки и гибридного метода. Решение задачи управления биотехнологическими процессами микробиологических производств.
статья, добавлен 26.05.2017Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.
статья, добавлен 19.01.2018Изучение 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 29.04.2017Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Описание эволюционного подхода к задаче структурной оптимизации нейро-фаззи сети на базе гибридных нейроподобных элементов, позволяющего выбирать тип синапса для каждой связи сети. Основные свойства моделируемой системы и ее входных и выходных сигналов.
статья, добавлен 19.06.2018Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Анализ 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 29.03.2018Основные виды моделирования систем и их классификация. Средства AnyLogic для имитационного моделирования. Постановка задачи и формализованное описание модели в терминах AnyLogic. Исследование влияния параметров сети связи на функционирование сети связи.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Применение нечеткой нейронной сети на основе алгоритма Сугено путем аппроксимации управляющего напряжения, как функции координат системы, для реализации терминального управления. Описание базы правил и функции принадлежности, результаты применения сети.
статья, добавлен 21.02.2013Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015История создания пиринговых сетей, их назначение и основные преимущества. Принципы функционирования Bittorrent. Топология компьютерных сетей. Эталонные модели передачи данных. Файлообменные сети, построенные по принципу "клиент-сервер" и "клиент-клиент".
курсовая работа, добавлен 02.02.2014Разработка 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 30.06.2017Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Методика статистического моделирования данных для обучения нейронных сетей с целью прогнозирования прочностных свойств волокнисто-пористых биокомпозитов. Количество данных, необходимое для обучения и тестирования сети. Эмпирическая линейная регрессия.
статья, добавлен 27.04.2017История создания сети Интернет. Два вида услуг, предоставляемых сетью Internet: обмен информацией между абонентами сети и использование баз данных сети. Всемирная Паутина как инструмент для работы в глобальной мировой сети. Архитектура Web-технологии.
контрольная работа, добавлен 02.07.2009- 20. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 MATLAB как пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Создание нейронной сети в графическом интерфейсе. Экспортирование созданной нейронной сети в рабочую область.
контрольная работа, добавлен 30.05.2016Особенности структуры модели, которая имитирует работу беспроводной Wi-Fi сети и учитывает возможность вторжений, сбоев и помех с использование компьютерной программы Delphi. Проверка предложенных алгоритмов защиты модели, основанных на нечеткой логике.
статья, добавлен 29.01.2016Проектирование крупных корпоративных сетей. Главные цели архитектуры корпоративной сети. Иерархическая модель сети. Устройства уровня доступа. Основные технологии защиты. Маршрутизация трафика между сегментами сети. Дизайн больших корпоративных сетей.
методичка, добавлен 13.03.2015Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014- 25. Применение нейро-нечеткого подхода для повышения надежности оптимальной работы компьютерной сети
Анализ существующих традиционных методов поиска оптимального маршрута при маршрутизации в корпоративных сетях. Прогнозирование выхода из строя жёсткого диска корпоративной сети. Структура сгенерированной системы нечеткого вывода (нейро-нечеткая сеть).
статья, добавлен 30.01.2016