Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы
Сущность и экономическое обоснование, методы и подходы к прогнозированию валютного курса. Описание технологии интеллектуальных вычислений. Применение генетических алгоритмов для настройки архитектуры нейронных сетей. Основные способы улучшения модели.
Подобные документы
Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
контрольная работа, добавлен 28.01.2011Модели нейронных сетей и их реализации. Последовательный и параллельный методы резолюции как средства логического вывода. Зависимость между логическим следованием и логическим выводом. Применение технологии CUDA и реализация параллельного алгоритма.
дипломная работа, добавлен 22.09.2016Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа, добавлен 21.03.2011Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.
лабораторная работа, добавлен 05.10.2010- 30. Нейронные сети
Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 24.05.2015 Сущность данных и информации. Особенности представления знаний внутри ИС. Изучение моделей представления знаний: продукционная, логическая, сетевая, формальные грамматики, фреймовые модели, комбинаторные, ленемы. Нейронные сети, генетические алгоритмы.
реферат, добавлен 19.06.2010Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.
дипломная работа, добавлен 06.11.2011Комплексное исследование истории развития, основных понятий, области применения и особенностей генетических алгоритмов. Анализ преимуществ генетических алгоритмов. Построение генетического алгоритма, позволяющего находить максимум целочисленной функции.
курсовая работа, добавлен 23.07.2011Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.
курсовая работа, добавлен 28.05.2009История возникновения, примеры использования и основные виды искусственных нейронных сетей. Анализ задач, решаемых при помощи Персептрона Розенблатта, создание схемы имитационной модели в среде Delphi. Исходные коды компьютерной программы Perseptron.
дипломная работа, добавлен 18.12.2011Основные модели вычислений. Оценки эффективности параллельных алгоритмов, их коммуникационная трудоемкость. Последовательный алгоритм, каскадная схема и способы ее улучшения. Модифицированная каскадная схема. Передача данных, классификация операций.
презентация, добавлен 10.02.2014Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа, добавлен 18.02.2017Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.
дипломная работа, добавлен 23.06.2012Разработка нейронной сети, ее применение в алгоритме выбора оружия ботом в трехмерном шутере от первого лица, тестирование алгоритма и выявление достоинств и недостатков данного подхода. Обучение с подкреплением. Описание проекта в Unreal Engine 4.
контрольная работа, добавлен 30.11.2016Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 22.06.2011Понятие, закономерности функционирования нейронных сетей, Обзор информационных технологий, программных средств для реализации соответствующих алгоритмов. Детальное описание особенностей выполнения демонстрационного примера, составление программного кода.
курсовая работа, добавлен 09.04.2015Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.
реферат, добавлен 25.04.2016Описание генетических алгоритмов. Применение генетического алгоритма для решения задачи коммивояжера. Постановка задачи безусловной оптимизации. Изучение распространения генетических алгоритмов на модель с несколькими взаимодействующими популяциями.
дипломная работа, добавлен 30.05.2015Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена.
курсовая работа, добавлен 29.04.2009Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа, добавлен 05.10.2010Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.
дипломная работа, добавлен 27.06.2011Классификация компьютерных сетей. Взаимодействие компьютеров в сети. Сетевые модели и архитектуры. Мосты и коммутаторы, сетевые протоколы. Правила назначения IP-адресов сетей и узлов. Сетевые службы, клиенты, серверы, ресурсы. Способы доступа в Интернет.
курсовая работа, добавлен 11.05.2014Детерминированный и вероятностный подходы к оценке живучести сетей. Анализ моделей гибели и вероятности связности сетей. Табличное представление результатов вычислений и построение графических зависимостей в программе, написанной на языке Object Pascal.
дипломная работа, добавлен 03.09.2013Определение в процессе исследования эффективного способа защиты информации, передающейся по Wi-Fi сети. Принципы работы Wi-Fi сети. Способы несанкционированного доступа к сети. Алгоритмы безопасности беспроводных сетей. Нефиксированная природа связи.
курсовая работа, добавлен 18.04.2014Трудности использования эволюционных алгоритмов. Построение вычислительных систем, основанных на принципах естественного отбора. Недостатки генетических алгоритмов. Примеры эволюционных алгоритмов. Направления и разделы эволюционного моделирования.
реферат, добавлен 21.01.2014