Разработка нейронной сети для реализации работы спектрометра космических излучений на алмазных детекторах
Принцип построения и описание прибора. Назначение и область применения спектрометра космических излучений на алмазных детекторах. Аппроксимация степенным многочленом. Математическая модель нейронной сети. Описание интерфейса программного комплекса.
Подобные документы
Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа, добавлен 23.09.2013Механизм работы нервной системы и мозга человека. Схема биологического нейрона и его математическая модель. Принцип работы искусственной нейронной сети, этапы ее построения и обучения. Применение нейронных сетей в интеллектуальных системах управления.
презентация, добавлен 16.10.2013Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 17.09.2013Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.
презентация, добавлен 11.12.2015Понятие 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 05.10.2010Прогнозирование 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 18.02.2017Модель и задачи искусственного нейрона. Проектирование двуслойной нейронной сети прямого распространения с обратным распространением ошибки, способной подбирать коэффициенты ПИД-регулятора, для управления движения робота. Комплект “LEGO Mindstorms NXT.
отчет по практике, добавлен 13.04.2015Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.
курсовая работа, добавлен 03.03.2015Нейронные сети и оценка возможности их применения к распознаванию подвижных объектов. Обучение нейронной сети распознаванию вращающегося трехмерного объекта. Задача управления огнем самолета по самолету. Оценка экономической эффективности программы.
дипломная работа, добавлен 07.02.2013Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.
лабораторная работа, добавлен 25.03.2014Выбор типа и структуры нейронной сети. Подбор метода распознавания, структурная схема сети Хопфилда. Обучение системы распознавания образов. Особенности работы с программой, ее достоинства и недостатки. Описание интерфейса пользователя и экранных форм.
курсовая работа, добавлен 14.11.2013Изучение и реализация системы, использующей возможности Microsoft Azure для распределенного обучения нейронной сети. Рассмотрение функционирования распределенных вычислений. Выбор задачи для исследования; тестирование данного программного ресурса.
дипломная работа, добавлен 20.07.2015Обзор программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.
дипломная работа, добавлен 17.08.2011Задача неразрушающего контроля. Математическая модель нейронной сети, ее виды. Программное обеспечение для определения параметров неоднородности в материале. Основные алгоритмы и оптимизации. Эксперименты с персептроном и выбор оптимальных коэффициентов.
дипломная работа, добавлен 06.03.2013Выявление закономерностей и свойств, применимых в искусственной нейронной сети. Построение графиков и диаграмм, определяющих степень удаленности между объектами. Моделирование, тестирование и отладка программной модели, использующей клеточный автомат.
дипломная работа, добавлен 25.02.2015Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа, добавлен 29.09.2014Разработка 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 30.11.2016Рассмотрение способов применения и основных понятий нейронных сетей. Проектирование функциональной структуры автоматизированной системы построения нейросети обратного распространения ошибки, ее классов и интерфейсов. Описание периода "бета тестирования".
дипломная работа, добавлен 02.03.2010Этап предварительной обработки данных, классификации, принятия решения. Изображения обучающих рукописных символов, тестового символа. Выход нейронной сети для тестового символа. График тренировки нейронной сети. Последовательность точек. Входные вектора.
статья, добавлен 29.09.2008Программная реализация статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. Реализация и обучение сети, входные символы. Локализация и масштабирование изображения, его искажение. Алгоритм распознавания текста.
контрольная работа, добавлен 29.06.2010Прогнозирование валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети. Общая характеристика среды программирования Delphi 7. Существующие методы прогнозирования. Характеристика нечетких нейронных сетей. Инструкция по работе с программой.
курсовая работа, добавлен 12.11.2010Разработка программного комплекса и описание алгоритма. Разработка пользовательского интерфейса. Анализ тестовых испытаний программного блока. Защита пользователей от воздействия на них опасных и вредных факторов. Режимы работы программного комплекса.
дипломная работа, добавлен 14.03.2013Описание экспертной системы по подбору кадров. Требования к функциональным характеристикам программы. Состав и параметры технических средств ЭВМ. Структура входных данных. Руководство программиста и пользователя. Тестирование программного средства.
курсовая работа, добавлен 13.11.2016Преимущества 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 05.10.2010Проектирование программного модуля: сбор исходных материалов; описание входных и выходных данных; выбор программного обеспечения. Описание типов данных и реализация интерфейса программы. Тестирование программного модуля и разработка справочной системы.
курсовая работа, добавлен 18.08.2014