Конструирование алгоритмов управления на основе нечеткой логики и нейронных сетей
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.
Подобные документы
Примеры построения тестов и технологии исследования алгоритмов на их основе. Построение тестов на основе метода покрытия решений и проведение исследования соответствующего исходного алгоритма и алгоритма с ошибками в операторах проверки условий.
контрольная работа, добавлен 24.05.2016Нейровычислитель как устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Основные преимущества нейрокомпьютеров. Кубит как основа для работы квантового компьютера. Основные перспективы квантовых компьютеров.
курсовая работа, добавлен 07.01.2011Современные подходы к организации транспортных сетей, принцип передачи потока данных, технология и механизм работы VPLS. Сравнительный анализ туннелей MPLS и обычных туннелей VPN. Анализ распределения трафика на основе методов трафика инжиниринга.
курсовая работа, добавлен 12.11.2011Автоматизация расчёта параметров сетей трубопроводов по годам на основе прогнозных показателей добычи и закачки с применением программного продукта Pipesim и технологии OpenLink, Microsoft Excel. Определение плановой себестоимости и эффективности.
дипломная работа, добавлен 25.05.2012- 80. 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 Проведения анализа существующих генных сетей. Три типа вершин актуальных объектов для поточечной редукции: источники, стоки и проводящие вершины. Существующие методы декомпозиции. Алгоритм "walktrap" на основе случайных блужданий и определения смежности.
курсовая работа, добавлен 28.02.2012Нейрокомпьютеры и их применение в современном обществе. Некоторые характеризующие нейрокомпьютеры свойства. Задачи, решаемые с помощью нейрокомпьютеров. Типы искусственных нейронов. Классификация искусственных нейронных сетей, их достоинства и недостатки.
курсовая работа, добавлен 17.06.2014Применение методов искусственного интеллекта при определении цвета глаз будущего ребенка. Сущность нейросетевых технологий, обучение нейросимуляторов. Зависимость погрешности обучения от погрешности обобщения. Оценка значимости входных параметров.
презентация, добавлен 14.08.2013Обзор основных алгоритмов и методов распознавания лиц. Архитектура средств динамического отслеживания лиц в видеопоследовательности. Результаты тестирования на больших объемах видеоданных. Разработка алгоритмов и методов динамического отслеживания лиц.
дипломная работа, добавлен 20.07.2014Анализ инцидентов информационной безопасности. Структура и классификация систем обнаружения вторжений. Разработка и описание сетей Петри, моделирующих СОВ. Расчет времени реакции на атакующее воздействие. Верификация динамической модели обнаружения атак.
дипломная работа, добавлен 17.07.2016Анализ современных информационно-вычислительных сетей предприятия. Построение модели незащищенной информационно-вычислительной сети предприятия. Виды удаленных и локальные атак. Анализ сетевого трафика. Методы защиты информационно-вычислительной сети.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011- 87. 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 Основные концепции, определяющие современное состояние и тенденции развития компьютерных сетей. Аспекты и уровни оргаизации сетей, от физического до уровня прикладных программ. Назначение и роли локальных сетей. Сетевые структуры. Бескабельные каналы.
курс лекций, добавлен 15.01.2010Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.
курсовая работа, добавлен 06.12.2010История 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 18.12.2011Исследование 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 14.06.2012Классификация и виды компьютерных сетей, их функциональные особенности, принцип работы и взаимодействие компонентов. Линии связи и каналы передачи данных, типы и принципы построения сетей по данному признаку. Организация рабочего места администратора.
отчет по практике, добавлен 18.06.2014Описание компонентов сети конфиденциальной связи. Система распределения ключей на основе линейных преобразований. Описание разработанных программ. Криптостойкость алгоритма распределения ключей. Алгоритм шифрования данных в режиме обратной связи.
курсовая работа, добавлен 26.09.2012Психодиагностика и нейронные сети. Математические модели и алгоритмы психодиагностики. Решение нейросетями задач психодиагностики. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователями.
диссертация, добавлен 02.10.2008Определение 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 25.04.2016Создание компьютерных сетей с помощью сетевого оборудования и специального программного обеспечения. Назначение всех видов компьютерных сетей. Эволюция сетей. Отличия локальных сетей от глобальных. Тенденция к сближению локальных и глобальных сетей.
презентация, добавлен 04.05.2012Анализ нейронных сетей и выбор их разновидностей. Модель многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения ошибки. Проектирование библиотеки классов для реализации нейросети и тестовой программы, описание тестирующей программы.
курсовая работа, добавлен 19.06.2010Классификация вычислительных сетей. Функции локальных вычислительных сетей: распределение данных, информационных и технических ресурсов, программ, обмен сообщениями по электронной почте. Построение сети, адресация и маршрутизаторы, топология сетей.
доклад, добавлен 09.11.2009Моделирование разработки системы тестирования остаточных знаний на основе компетентностного подхода с помощью нескольких этапов: моделирование бизнес-процесса, планирование работ, UML-моделирование, моделирование данных логического и физического уровня.
курсовая работа, добавлен 14.12.2012Анализ вариантов проектных решений и выбор на его основе оптимального решения. Синтез функциональной схемы микропроцессорной системы на основе анализа исходных данных. Процесс разработки аппаратного и программного обеспечения микропроцессорной системы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2014