Засоби і методи MATLAB і пакета Simulink для моделювання та дослідження нейронних мереж
Основи програмування в математичному пакеті MatLab у додатку Fuzzy Logic Toolbox. Моделювання нейронних мереж за допомогою Simulink. Реалізація генетичних алгоритмів в додатку Genetic Algorithm. Нечітка експертна система з алгоритмом виведення Mamdani.
Подобные документы
Инструментарий имитационного моделирования Simulink. Кнопки панели инструментов. Добавление текстовых надписей. Вставка блоков и их соединение. Моделирование дифференцирующего устройства. Установка параметров расчета модели, а также его выполнение.
методичка, добавлен 17.04.2013MatLab (Matrix Labotary) и ее роль в обработке массивов данных (матриц и векторов). Понятие Simulink как пакета моделирования динамических систем. Дополнительные пакеты прикладных программ и характеристика проблем проектирования энергетических систем.
контрольная работа, добавлен 06.03.2015Системы и модели массового обслуживания в коммерческой деятельности. Характеристика и анализ средств инженерного программного пакета MATLAB для построения, отладки и тестирования моделей систем массового обслуживания. Пути совершенствования моделей.
курсовая работа, добавлен 14.04.2013Історія розвитку експертних систем. Класифікація і структура експертної системи. Інструментальні засоби побудови систем баз знань. Використання мов традиційного програмування і робочих станцій. Семантичні мережі. Моделі штучних нейронних мереж.
реферат, добавлен 13.04.2009- 30. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж
Розробка архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж із конкуренційним навчанням. Моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Порядок моделирования математической функции и последовательности импульсов при помощи пакета MatLab, в частности приложения Simulink. Разработка структурных схем для моделирования дифференциальных уравнений, импульсов и сложных периодических сигналов.
курсовая работа, добавлен 18.03.2016- 33. Система м’яких обчислень на базі нейронних мереж адаптивного резонансу для розв’язання задач САПР
Виявлення переваг, недоліків архітектури і обчислювально-ефективних шляхів реалізації мереж. Дослідження методів побудови гібридних систем обробки інформації. Розробка й навчання нейронних мереж адаптивного резонансу. Використання систем м’яких обчислень.
автореферат, добавлен 25.07.2015 Методы обработки сейсмических событий, реализованных в системе MATLAB. Применение вейвлетов для обработки данных о сейсмическом событии. Использование пакета расширения Wavelet Toolbox, особенность его новых версий. Обучение работы в системе MATLAB.
статья, добавлен 08.03.2019Аналіз існуючих методів і алгоритмів, спрямованих на прискорення і підвищення якості структурного та параметричного синтезу прогнозуючих штучних нейронних мереж зі зворотним поширенням помилки. Розробка механізмів, що дозволяють істотно прискорити процес.
автореферат, добавлен 05.08.2014Способи реалізації локальних алгоритмів у багатопроцесорних обчислювальних системах, зокрема, в мережі процесорних елементів з чотирма портами введення - виведення, в обчислювальному середовищі за допомогою штучних нейронних мереж та мережі Петрі.
автореферат, добавлен 29.07.2014- 37. Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування
Дослідження нейронних мереж з алгоритмами самоорганізації Хебба і прямого поширення, способи їх навчання та можливості використання в системах технічного захисту інформації. Розробка та реалізація програми на мові С++ для розпізнавання коду доступу.
статья, добавлен 27.12.2016 Изучение основ работы с Genetic Algorithm в MatLAB, исследование экстремумов функций с помощью генетических алгоритмов без включения операции мутации и кроссовера с установлением параметров Crossover fraction из вкладки Reproduction в 1.0 и в 0.
лабораторная работа, добавлен 28.12.2016Огляд існуючих підходів до вирішення задачі розпізнавання зображень. Опис основних методів, що використовуються в задачі розпізнавання зображень. Визначення етапів процесу розпізнавання зображень на основі нейронних мереж, алгоритмів розпізнавання.
статья, добавлен 26.10.2020Призначення систем імітаційного моделювання руху аерокосмічних та наземних об’єктів. Архітектура веб-додатку імітаційного моделювання. Особливості інтерфейсу клієнтського додатку. Дії з боку користувача, які необхідно виконати при інтерактивній роботі.
статья, добавлен 07.04.2018У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Вывод уравнений математического моделирования объекта каскада резервуаров, определение входных и выходных переменных. Исследования поведения и проектирование динамической системы с помощью пакета Simulink системы MatLab, создание диаграммы контроллера.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Ознайомлення з пакетом прикладних програм MatLab. Математичні операції з матрицями та векторами в пакеті MatLab. Дії над комплексними числами та відображення поліномів. Дослідження залежності показників якості від зміни параметрів слідкуючої системи.
методичка, добавлен 28.11.2014Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022Основные математические функции и структура программы пакета MatLab. Операции над матрицами и векторами. Условные операторы и циклы в MatLab. Работа с графиками в MatLab, отображение трехмерных графиков и растровых изображений. Работа с файлами в MatLab.
курс лекций, добавлен 24.05.2016Обчислення координати контрольних точок до сформованого зображення заданого геометричного перетворення. MATLAB як пакет прикладних програм для вирішення завдань технічних обчислень і однойменний мова програмування, що використовується в цьому пакеті.
курсовая работа, добавлен 14.12.2015Розробка та дослідження варіанту автоматизованої класифікації пристроїв орієнтування як складових СООВ з використанням штучних нейронних мереж, що в подальшому забезпечить їх автоматизований вибір за попередньо розробленою відповідною методикою.
статья, добавлен 22.03.2013- 49. Аналіз використання технології штучних нейронних мереж в якості нового підходу до обробки сигналів
Застосування штучних нейронних мереж для аналізу й обробки даних, отриманих в ході дослідження, калібрування і подальшого процесу обробки відомостей біосенсорів, схильних до зміни з часом. Особливість визначення процесу зберігання інформації як образів.
статья, добавлен 27.07.2016 Аналіз апаратних реалізацій штучних нейронних мереж. Аналогова та гібридна архітектури. Принцип дії систолічних, сигнальних та нейросигнальних процесорів. Програмовані логічні інтегральні схеми. Оцінки ризиків надійності апаратних реалізацій ШНМ.
статья, добавлен 14.06.2013