Разработка и исследование моделей адаптивного поведения искусственного объекта на базе нейронных сетей
Анализ моделей адаптивного поведения. Модель эволюционного возникновения коммуникаций в коллективе роботов. Бионическая модель поискового адаптивного поведения. Основные принципы построения модели адаптивного поведения системы на базе нейронных сетей.
Подобные документы
Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.
статья, добавлен 01.02.2019Рассмотрение 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 23.08.2020Основы и принципы построения, обучения, функционирования, области применения и характеристики наиболее распространенных специализированных искусственных нейронных сетей (нейронных парадигм), предназначенных для решения различных классов прикладных задач.
учебное пособие, добавлен 09.09.2012Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Модель подражательного поведения и викарного научения в групповой робототехнике. Разработка и реализация программы по имитационному моделированию механизма подражательного поведения на примере задачи фуражировки в муравейнике. Типы социального поведения.
магистерская работа, добавлен 27.08.2018Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Концепція адаптивного клієнта як альтернатива "тонкому" та "товстому" клієнту та його інтеграція в автоматизовану комп’ютерну систему ідентифікації технічних станів промислових об’єктів. Теоретичний базис та варіант реалізації адаптивного клієнта.
статья, добавлен 14.07.2016Организация диспетчеризации в распределенных вычислительных системах. Использование математического аппарата теории сетевого анализа. Употребление нейронных сетей для оптимизации процесса перераспределения ресурсов в РС. Методы адаптивного управления.
статья, добавлен 04.09.2013Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Применение алгоритмов кодирования для сжатия данных. Синтез автоматной модели адаптивного кодирования Хаффмана, эффективность динамического метода для аппаратной реализации и получения сжатия высокого качества и хорошей скорости обработки информации.
статья, добавлен 23.10.2010Описание разработанной программной системы адаптивного принятия решений при априорной неопределенности входных данных. Результаты применения системы. Используемые алгоритмы адаптивного выбора. Экранная форма программного средства в процессе работы.
статья, добавлен 06.07.2013- 40. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Увеличение коэффициента использования листового металла. Математический аппарат модифицированных нейро-нечетких сетей Петри. Построение моделей алгоритмов на базе нейро-нечетких сетей Петри. Моделирование механизма приоритетного выбора деловых остатков.
научная работа, добавлен 14.12.2019Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011Интерпретация выходных сигналов искусственных нейронных сетей при применении нелинейной нормализации, вычисляемой с помощью часто применяемых на практике эвристик. Исследование принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей.
статья, добавлен 31.08.2018Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. Проблема "сознание и мозг" и искусственный интеллект. Происхождение интеллекта и модели адаптивного поведения. Модель внимания и памяти, основанная на принципе доминанты. Параметрические нейронные сети.
книга, добавлен 08.02.2013Понятие, структура и основные компоненты нейронных сетей, применение множества простых процессоров для их построения. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Правило вычисления сигнала активности и их распространение в сети.
лекция, добавлен 28.08.2013Роль информационных технологий в реализации сложных задач в области обработки больших данных и искусственного интеллекта. Реализация технологий адаптивного обучения. Построение оптимальной траектории изучения студентом модулей электронного курса.
статья, добавлен 30.08.2020Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009