Развитие и применение нейросетей в различных отраслях
Использование искусственных нейронных сетей при моделировании сложных нелинейных процессов. Изучение структуры и функционирования мозга человека. Анализ экономических параметров предприятия, оценка вероятности его банкротства при помощи нейрокомпьютеров.
Подобные документы
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 12.01.2012Искусственный интеллект как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека. Структура мозга и моделирование функций нервной системы. Применение нейронных сетей для решения прикладных задач и основные алгоритмы обучения.
учебное пособие, добавлен 24.04.2014Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.
статья, добавлен 18.01.2018Рассмотрение метода прогнозирования стоимости валют с использованием нейронных сетей, строящихся с использованием библиотеки Encog на языке программирования C#. Разработка программного продукта, описание его структуры. Обзор аналогичных приложений.
статья, добавлен 29.06.2018Рассмотрение вопросов, связанных с решением задачи построения и обработки когнитивных структур на основе использования нейронных сетей. Организация специализированной модели, настроенной на решения поставленной задачи "Нейросетевая когнитивная модель".
статья, добавлен 23.08.2020Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009Искусственный интеллект как новая информационная революция. Некоторые сведения о мозге. Основы теории нейроподобных сетей. Схема строения нейрона как элементарного звена. Нейроподобный элемент, который используется при моделировании нейронных сетей.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Изучение механизмов функционирования отдельных нейронов и их наиболее важного взаимодействия, для познания процессов поиска, передачи и обработки информации, происходящей в нейронной сети. Синапс как структура и функциональный узел между двумя нейронами.
статья, добавлен 09.06.2021Использование нейронных сетей при разработке тестов оценки психофизиологического состояния человека. Анализ НС как эффективного инструмента исследования человека. Особенности их использования для решения задач медицинской диагностики инфаркта миокарда.
статья, добавлен 07.03.2019- 114. Применение нейронных сетей для построения модели прогнозирования состояния городской воздушной среды
Характеристика процессов распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Описание нейросетевых моделей прогнозирования и определение их эффективности. Пример построения структуры нейронной сети для прогнозирования распределения диоксида азота.
статья, добавлен 29.05.2017 Построение структуры сети Байеса, отображающей связь композитного индекса с другими макроэкономическими показателями, анализ экспериментальных результатов. Использование методов интеллектуального анализа данных, автоматического поиска закономерностей.
статья, добавлен 02.10.2018Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Применение многослойных нейронных сетей для построения нелинейных классификаторов. Особенности использования геометрического подхода к распознаванию объектов. Возможности использования нормальных разделяющих гиперплоскостей на примере пары классов.
статья, добавлен 30.05.2017Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Рассмотрение особенностей сетей микроконтроллеров древовидной топологии. Решение задачи построения информационных сетей, оценка их временных параметров. Подходы в определении среднего времени задержки сообщений в сети. Алгоритмы синтеза остовного дерева.
статья, добавлен 07.08.2013Методы формирования структуры нейронных сетей и их обучения. Принципы автоматического определения способа и параметров формирования общего решения в коллективе. Использование полученных результатов для решения задач моделирования и прогнозирования.
статья, добавлен 19.01.2018Понятие интеллектуальной информационной системы, классификация и особенности ИИС. Методика когнитивного анализа сложных ситуаций. Моделирование процессов обработки информации для принятия решений. Формальные логические модели. Модели нейронных сетей.
лекция, добавлен 02.04.2012Топологическая модель быстрой нейронной сети. Применение гибридных быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов. Структурный синтез быстрых нейронных сетей. Модели и концепции эволюционной кибернетики.
статья, добавлен 29.05.2017Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
реферат, добавлен 12.06.2015Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
контрольная работа, добавлен 20.12.2012