Інформаційна технологія прискорення синтезу нейронних мереж для вирішення задач прогнозування при прийнятті рішень
Аналіз 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.
Подобные документы
Розгляд принципів організації штучних нейронних мереж, видів штучних нейронних мереж та їх застосування у сучасному світі. Загальні принципи організації алгоритмів розпізнавання текстів на зображенні. Тестування розробленого алгоритму розпізнавання.
статья, добавлен 12.03.2025Дослідження та аналіз методів розпізнавання символів за допомогою нейронних мереж. Розробка інтелектуального модулю штучних нейронних мереж, що функціонує за принципом перцептрона, та має можливість розпізнавати рукописні символи із зашумленістю до 40%.
статья, добавлен 29.01.2019Аналіз методів та формулювання принципів побудови штучних імунних і гібридних систем інтелектуального аналізу даних. Розроблення методів і засобів структурно-параметричного синтезу нейронних мереж для розв'язання задач прогнозування та класифікації.
автореферат, добавлен 20.07.2015Аналіз 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 14.08.2015Дослідження характеристики штучних нейронних мереж на прикладі задачі розпізнавання і класифікації. Характеристика особливостей функціонування різних архітектур в межах методу зворотного поширення похибки. Метод організації штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 14.09.2016- 6. Прогнозування та емуляція нестаціонарних послідовностей за допомогою штучних вейвлет-нейронних мереж
Дослідження існуючих методів емуляції і прогнозування нестаціонарних об’єктів і сигналів довільної природи за умов апріорної та поточної невизначеності. Розробка синтезу універсальної активаційної функції на основі генератора аналітичних вейвлетів.
автореферат, добавлен 11.08.2014 На основі проведених експериментів дослідження доцільності використання даних методів для різних типів даних та архітектури нейронних мереж. Характеристика існуючих методів оптимізації та типів розподілених обчислень для тренування нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Розгляд методу для прогнозування виникнення дорожньо-транспортної пригоди в конкретному транспортному вузлі на основі нейронних мереж. Виявлення істотних факторів, що сприяють аварії. Навчання та тестування двох нейронних мереж з різними архітектурами.
статья, добавлен 11.07.2023Аналіз 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 17.12.2022- 10. 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 Розробка 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 22.03.2013Огляд 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 26.10.2020У 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 26.04.2023- 14. 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 - 15. Метод аналізу і підвищення якості навчальних вибірок нейронних мереж для прогнозування часових рядів
Розробка формалізованих основ формування навчальних вибірок для нейронних мереж в задачах прогнозування часових рядів. Формальний опис процесу формування НВ для задачі прогнозування. Дискретизація опису розпізнаваної ситуації для навчальних наборів.
автореферат, добавлен 28.06.2014 Розгляд використання нейронних мереж для прогнозування енергоспоживання. Введення основних моделей нейронної мережі, яка здійснює ідентифікацію графіків. Додаткові шляхи підвищення точності прогнозування. Поточні режими електроенергетичної системи.
статья, добавлен 27.07.2016Проведено аналіз різних алгоритмів класифікації даних, описано актуальність проведення наукового дослідження в цьому напрямі. Для аналізу було вибрано класифікатори на основі методів статистики, нейронних мереж та засновані на машинному навчанні.
статья, добавлен 22.10.2023Нові класи задачі синтезу мереж, їхні властивості та математичні моделі в термінах потоків. Алгоритми знаходження точного й наближеного рішень задачі синтезу двозв’язної мережі. Ефективність запропонованих алгоритмів на реальних і тестових задачах.
автореферат, добавлен 29.08.2014Аналіз 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 14.06.2013Аналіз основних етапів і методів побудови нейронних мереж прямого поширення та обґрунтування еволюційного підходу для синтезу нейромоделей. Розробка основних програмних засобів для синтезу розпізнаючих моделей об’єктів на основі запропонованих методів.
автореферат, добавлен 26.08.2015- 21. 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 Методика розв’язання задачі забезпечення стійкості обчислювального процесу на основі використання сучасних чисельних методів. Аналіз способів заміни експериментальної побудови бази знань засобами математичного моделювання і комп’ютерної симуляції.
автореферат, добавлен 28.07.2014Розробка мультиагентних методів синтезу нейро-нечітких мереж для підвищення їхніх апроксимаційних та узагальнюючих здатностей. Динаміка роботи методів відбору інформативних ознак. Огляд програмних засобів для мультиагентного синтезу нейро-нечітких мереж.
автореферат, добавлен 20.07.2015Підвищення ефективності багатокритеріального прийняття рішень на основі результатів прогнозування часових рядів з подвійною довгою пам’яттю. Довга короткочасна пам’ять як архітектура рекурентних нейронних мереж. Широке упровадження сучасних технологій.
автореферат, добавлен 30.07.2015Визначення основних особливостей та вимог щодо побудови нейронних мереж. Розгляд підходів до їх використання в процесі страхового андеррайтингу як повноцінної заміни андеррайтера та у перехідний період. Опис основних моделей навчання нейронних мереж.
статья, добавлен 28.12.2017