Нейросеревые модели
Изучение сути искусственных нейронных сетей. Векторные пространства. Матрицы и линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его кибернетическая модель. Теорема об обучении персептрона. Линейная разделимость и персептронная представляемость.
Подобные документы
Изучение методов разработки систем управления на основе аппарата нечеткой логики и нейронных сетей. Емкость с двумя клапанами с целью установки заданного уровня жидкости и построение нескольких типов регуляторов. Проведение сравнительного анализа.
курсовая работа, добавлен 14.03.2009- 27. Нейрокибернетика
Достоинства, недостатки и применение нейронных сетей. Преимущества мозга, как вычислительного устройства, над современными вычислительными машинами. Структурные части, виды и активационные функции нейрона. Обобщенное представление искусственного нейрона.
презентация, добавлен 03.01.2014 Нейронные сети как средство анализа процесса продаж мобильных телефонов. Автоматизированные решения на основе технологии нейронных сетей. Разработка программы прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 22.09.2011Способы применения нейронных сетей для решения различных математических и логических задач. Принципы архитектуры их построения и цели работы программных комплексов. Основные достоинства и недостатки каждой из них. Пример рекуррентной сети Элмана.
курсовая работа, добавлен 26.02.2015Исследование задачи и перспектив использования нейронных сетей на радиально-базисных функциях для прогнозирования основных экономических показателей: валовый внутренний продукт, национальный доход Украины и индекс потребительских цен. Оценка результатов.
курсовая работа, добавлен 14.12.2014Обзор 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 17.08.2011Разработка системы оценки кредитоспособности заемщика с использованием персептрона. Сущность скоринговых систем, нейронных сетей. Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска. Этапы проектирования сети. Определение значимости параметров.
презентация, добавлен 19.08.2013Составление алгоритмов и написание программ циклической структуры с использованием векторов, указателей и векторов указателей на вектор на языке C++. Статическое и динамическое распределение памяти. Функция ввода и обработки элементов вектора или матрицы.
контрольная работа, добавлен 25.03.2015Применение 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 28.05.2009Механизм работы биологического нейрона и описание системы дифференциальных уравнений его работы. Алгоритм работы модели биологического нейрона, модель синапса. Элементы нейрологики с позиции аппаратной реализации и разработка программного комплекса.
дипломная работа, добавлен 07.09.2012Исследование эффективности применения нейронных сетей в рамках отношений между людьми. Принцип работы с нейросимулятором. Составление обучающей выборки и проектирование персептронов. Анализ выбора супружеской пары с использованием нейросетевых технологий.
презентация, добавлен 19.08.2013Исследование общих сведений о медицинских экспертных системах, способных заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Обучение искусственных нейронных сетей в программе Statistica 7. Обзор программной реализации модуля кластеризации.
дипломная работа, добавлен 14.06.2012Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа, добавлен 13.10.2015Алгоритм декомпозиции графов и расчеты динамики логических сетей. Преобразование пространства булевых векторов. Описание блоков программной реализации и их взаимодействие. Разработка программы "слияния" статистик на основе алгоритма объединения.
дипломная работа, добавлен 07.03.2012- 40. Нейрокомпьютеры
Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Нейронные сети. Биологический и искусственный нейрон - их связь.
реферат, добавлен 04.06.2008 История развития, применение искусственных нейронных сетей. Распознавание образов в сети. Сжатие данных и ассоциативная память. Проектирование экспертной системы, позволяющей диагностировать заболевания органов пищеварения. Программная реализация системы.
курсовая работа, добавлен 05.02.2016Изучение пространственных характеристик АГК и структур НС при обработке ими стохастических сред, подбор алгоритмов. Рекомендаций по использованию разработанных адаптивных алгоритмов с корреляционными методами получения оценок для регрессионных моделей.
дипломная работа, добавлен 06.05.2011Понятие сетей Петри, их применение и возможности. Сетевое планирование, математические модели с использованием сетей Петри. Применение сетевых моделей для описания параллельных процессов. Моделирование процесса обучения с помощью вложенных сетей Петри.
курсовая работа, добавлен 17.11.2009Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.
дипломная работа, добавлен 06.04.2014Обзор и анализ распространенных искусственных нейронных сетей. Функциональное назначение слоев сети, алгоритмы обучения. Описание функциональных возможностей разработанной программной системы. Анализ исследовательской эксплуатации и возможных применений.
дипломная работа, добавлен 19.05.2011Разработка эскизного и технического проектов программы преобразования заданной матрицы в ортогональную матрицу. Сравнивание транспонированной матрицы с обратной с целью проверки ортогональности. Выбор состава технических и программных средств реализации.
курсовая работа, добавлен 09.12.2014Задача 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 06.11.2011Алгоритмы кластеризации данных, отбора факторов, построения множественной линейной регрессии, оценки параметров процесса на скользящем постоянном интервале. Решение задач анализа данных на нейронных сетях и результаты моделирования нелинейных функций.
контрольная работа, добавлен 11.01.2016Метод интегральных многообразий. Теория дифференциальных уравнений. Разбиение матрицы Якоби. Математическая модель процесса распада комплекса фермент-продукта. Построение интегрального многообразия. Составление матрицы Гурвица. Фазовые портреты системы.
дипломная работа, добавлен 27.06.2013Пример матрицы смежности для соответствующей сети. Функция распределения степеней узлов. Вариант матрицы смежности для взвешенной сети. Распределение степеней для случайных графов. Требования к интерфейсу. Алгоритм модели Баррат-Бартелэмью-Веспиньяни.
контрольная работа, добавлен 13.06.2012