Самообучающиеся системы и их применение для принятия решений
Нейронные сети для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Алгоритм работы блока функции преобразования. Рекурсивные сети. Программа Акинатор. Прохождение последовательности сигналов через сеть. Основные свойства персептрона.
Подобные документы
Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Решение задачи оптимального проектирования компьютерной сети на основе применения принципов самоорганизации. Индивидуальное прогнозирование технического состояния основных блоков компьютерной сети. Резервирование ресурсов и создание виртуальных каналов.
статья, добавлен 12.05.2017Действующие алгоритмы решения задач поиска оптимального маршрута в компьютерной сети. Алгоритмы Флойда, Дейкстры и алгоритм поиска оптимального маршрута путем возведения матрицы маршрутов в степень максимального ранга, их преимущества и недостатки.
статья, добавлен 22.03.2016- 79. Нейронные сети
Особенности программирования модели формального нейрона и персептрона Розенблатта, алгоритм и правило Хебба. Искусственный нейрон с активационной сигмоидальной логистической функцией. Персептронная система распознания изображений и сетевой поверхности.
лабораторная работа, добавлен 08.10.2014 Понятие базы данных. Назначение системы управления ими. Прикладные и инструментальные СУБД. Методология проектирования БД и построения концептуальных моделей. Основные сервисы и службы сети Internet. Поиск информации в сети. Структура IP-адресов.
реферат, добавлен 30.05.2012Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019- 82. Сети Кохонена
Распознавание сетью структуры данных. Решение задач классификации в сетях Кохонена. Использование доверительных уровней (порогов принятия и отвержения) для интерпретации выходных значений в пакете ST Neural Networks. Границы диапазона для переменной.
реферат, добавлен 21.10.2014 Масштабы компьютерных сетей. Протокол как механизм (алгоритм) передачи кадров в сети. Основные методы передачи компьютерных данных. Основные компоненты компьютерных сетей. Обзор коммуникационного оборудования. Топология схем соединения компьютеров в сеть.
реферат, добавлен 30.03.2013Понятие компьютерной сети. Передача данных по сети. Топология сети. Топология типа "шина", "кольцо", "звезда". Взаимодействие компьютеров. Передача, отражение сигнала. Нарушение целостности сети. Расширение ЛВС. Передача маркера. Сети на основе сервера.
реферат, добавлен 07.10.2008Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.
книга, добавлен 09.09.2012Потенциальные возможности вычислительных сетей. Принцип образования сети Интернет, режим информационного обмена. Сеть Relcom и другие независимые сети России. Основные возможности глобальной международной компьютерной сети Интернет, поисковые системы.
реферат, добавлен 13.04.2012- 87. Пиринговые сети
Общее понятие и назначение пиринговых сетей. Устройство одноранговой сети и пиринговой файлообменной сети. Протоколы и клиенты. Программы для работы с пиринговыми сетями, причины их возникновения, cфера применения, недостатки, перспективы развития.
курсовая работа, добавлен 15.02.2012 Построение дерева принятия решений: создание модели, по которой можно классифицировать случаи. Алгоритм построения бинарного дерева решений: дихотомической классификационной модели. Применение матричной алгебры для решения задач экономического содержания.
статья, добавлен 22.03.2019Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021Применение нейросетевых методов и их особенности для решения задач оптимального управления динамическим объектом. Применение гауссовской RBF-сети как нейронного контроллера. Изучение поведения динамических систем. Эффективность многослойного перцептрона.
статья, добавлен 17.01.2018Описание локальной сети, стандарта, топологии сети и технологии передачи данных. Назначение и принципы работы серверного оборудования. Схема распределение IP-адресов. Расчет количества кабеля. Рекомендации по подбору программного обеспечения сети.
курсовая работа, добавлен 29.04.2019Понятие компьютерной сети как объединения нескольких электронно-вычислительных машин для совместного решения информационных, вычислительных, учебных задач. Основы их построения и функционирования. Специфика сетевой модели и особенности топологии сети.
курсовая работа, добавлен 06.11.2014Топология компьютерной сети. Планирование структуры сети, размещение сервера и стадии проектирования клиент-серверной базы данных. Многоуровневые, файловые и кабельные системы. Организация межстанционного взаимодействия и основные административные блоки.
курсовая работа, добавлен 06.05.2014Компьютерные сети - основа информационной структуры учреждений и предприятий. Проектирование локальной сети по заданным характеристикам. Описание моделей сети, сетевые топологии, выбор среды передачи данных. Кодирование сигнала на физическом уровне.
курсовая работа, добавлен 05.12.2011- 95. Локальные сети
Локальные сети, их виды, протоколы. Компьютерная сеть. Устройства сети. Передача информации по сети. Одноранговые сети. Файл-серверы и принт-серверы. Коммуникационные серверы. Комбинированные сети. Популярные протоколы локальных сетей. Домашняя сеть.
реферат, добавлен 20.02.2009 - 96. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Анализ огромных потенциальных возможностей, которые несет в себе вычислительная сеть. Особенности разработки принципиального решения вопроса по организации информационно-вычислительной сети. Рассмотрение новых технических и программных решений.
практическая работа, добавлен 18.05.2022Определение экспертных систем, достоинство, назначение, области применения. Законы теории вероятностей. Использование Байесовых сетей. Пример построения простейшей байесовской сети. Представление сети Байеса в программе Netica. Расчет в байесовской сети.
курсовая работа, добавлен 14.07.2012История создания нейрокомпьютеров, их преимущества, недостатки и практическое применение. Понятие нейронных сетей, их сущность, основные элементы, особенности формирования, виды, функции, задачи и назначение. Проблемы создания искусственного интеллекта.
курсовая работа, добавлен 07.12.2009- 100. Обращение операторов в нелинейной теории оболочек с помощью нейронной сети и генетического алгоритма
Применение нейронной сети для идентификации функции нагрузки тонкостенной оболочки по результатам наблюдений. Обоснование возможности аппроксимации зависимости между результатами наблюдений и неизвестными функциями обратных задач с помощью нейронной сети.
статья, добавлен 27.09.2016