Дослідження впливу типу метрики на точність кластеризації нейронною мережею Кохонена
Дослідження роботи системи медичного діагностування за аналізом крові на основі нейронної мережі Кохонена при використанні різних метрик для визначення відстані між вектором вхідного набору показників загального аналізу крові та значень центру кластеру.
Подобные документы
Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Нейроны слоя Кохонена и генерация сигналов. Обучение слоя Кохонена. Присвоение начальных значений и метод выпуклой комбинации. Чувство справедливости. Коррекция весов пропорционально выходу. Аккредитация и интерполяция - режимы работы сети Кохонена.
презентация, добавлен 16.10.2013Алгоритм навчання нейронної мережі Кохонена для забезпечення надійного розпізнавання режимів експлуатації елементів головного обладнання атомної електростанції. Розробка та аналіз програмного модулю для самоадаптації діагностичної нейронної мережі.
автореферат, добавлен 11.08.2015Специфіка 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 18.07.2015Рекурентні і робастні методи кластеризації даних. Сегментація часових послідовностей в межах імовірнісного, можливісного підходів. Самоорганізація на основі модифікованої мережі Кохонена з можливістю нечіткого виведення. Методи обчислювального інтелекту.
автореферат, добавлен 14.09.2014Нейросетевые 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 12.01.2012Застосування бізнес-аналітичної платформи "Deductor" для оцінки степені екологічної безпеки регіонів України. Дослідження кластеризації українських регіонів за соціально-економічними показниками з використанням карти Кохонена та алгоритму k-means.
курсовая работа, добавлен 26.11.2014Проблема автоматичної оцінки якості зображень згортковою нейронною мережею (НМ). Варіанти розв’язання задачі побудови НМ. Структура НМ та параметри для навчання кожного шару, графіки зміни точності для навчальних та перевірних зображень під час навчання.
статья, добавлен 28.03.2024Характеристика будови біологічного нейрона. Порядок навчання нейронної мережі. Основний аналіз схем нейромережевого керування, заснованих на використанні підходів. Особливість розробки системи керування насосною станцією на основі нейронної мережі.
статья, добавлен 24.01.2020- 10. Сети Кохонена
Распознавание сетью структуры данных. Решение задач классификации в сетях Кохонена. Использование доверительных уровней (порогов принятия и отвержения) для интерпретации выходных значений в пакете ST Neural Networks. Границы диапазона для переменной.
реферат, добавлен 21.10.2014 История возникновения, виды, свойства и обучение искусственных нейронных сетей. Технология самообучения и задачи, решаемые при помощи нейронной сети Кохонена. Ограничения, накладываемые на компьютерную имитационную модель, ее схемы в среде MatLab.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Аналіз особливостей і традиційних підходів до ущільнення зображень. Розробка методу ущільнення зображень на основі векторного квантування з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена. Дослідження розробленого методу ущільнення зображень.
автореферат, добавлен 30.10.2015Створення збірної нейронної мережі. Розробка та тренування моделі для аналізу зображень за допомогою Python. Програмні засоби розпізнавання акустичної інформації в сенсорних мережах. Розпізнавання зображень та мімічних мікровиразів обличчя людини.
статья, добавлен 23.10.2020Разработка 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 13.01.2017Характеристика 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 02.11.2018Етапи розрахунку метрик маршрутів з маршрутизатора R_2_12_1 до всіх під мереж відповідно до схеми. Визначення параметрів адресації мережі, інтерфейсів пристроїв. Створення проекту мережі, налагодження адресації інтерфейсів станцій , маршрутизаторів.
лабораторная работа, добавлен 08.05.2013Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Принципи розробки програми, яка реалізує функціонування нейронної мережі для задачі розпізнавання (класифікації) літер заданого слова. Дослідження операції навчання мережі на прикладах для навчання. Лістинг програми, оцінка якості розпізнавання образів.
курсовая работа, добавлен 10.01.2018Аналіз штучної нейронної мережі на базі персептрону. Окреслення задач, які потрібно вирішити під час вибору структури штучної нейронної мережі. Моделювання мережі з оцінкою контрольної помилки та використанням додаткових нейронів або проміжних шарів.
статья, добавлен 07.06.2024Аналіз проблеми оцінювання ефективності роботи банків на основі аналізу значень системи показників. Методи кластерного аналізу векторних даних про рівень капіталізації для виділення групи банків з метою виявлення тенденцій їх розвитку та управління.
статья, добавлен 14.07.2016Дослідження питання про більш оптимальному використанні можливостей існуючих з'єднань з мережею Internet за допомогою розробки багатокористувацького клієнт-серверного додатка - Offline System Web Download, в використовуються сучасні технології Java.
дипломная работа, добавлен 04.06.2010Порівняння ефективності тесту хі-квадрат і методів на основі нейронної мережі в оцінці випадковості числових послідовностей. Генерація випадкових наборів даних, створення та навчання моделей нейронних мереж, а також комплексний аналіз їх ефективності.
статья, добавлен 18.05.2024Характеристика системи комп’ютерів, об’єднаних каналами передачі даними. Визначення основних показників якості інформаційної мережі. Аналіз швидкісної телекомунікаційної мережі Internet, та розгляд проблем які виникають при використанні сервісів.
реферат, добавлен 05.06.2013Когнітрон як гіпотетична модель системи сприйняття людини. Методика розрахунку входу гальмівного, активаційного та латерального нейронів на позиції. Визначення точності розпізнавання математичною моделлю нейронної мережі образів із піксельним шумом.
статья, добавлен 27.07.2016Алгоритм відновлення графічних образів за допомогою карти Кохонена. Аспекти ефективної реалізації алгоритму, поняття "карти міри пошкодженості блоків". Оцінка реалізації алгоритму. Залежність результату відновлення від вхідних параметрів алгоритму.
статья, добавлен 30.01.2017