Особенности адаптивного увеличения размерности пространства признаков
Разделимость описаний объектов из разных классов - метод успешного решения задачи классификации. Применение эволюционного подхода для преобразования входного пространства признаков с целью повышения вероятности обучения искусственной нейронной сети.
Подобные документы
Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Особенности использования нейронной сети для стабилизации положения подвижных элементов в среде OpenAI. Знакомство с решением задачи стабилизации положения подвижных элементов в технических системах. Рассмотрение этапов проектирования нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019Алгоритмизация адаптивного искусственного интеллекта в мультиагентных играх. Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов. Исследование эффективности алгоритмов в колониях DT, ABC и в нейронной сети, обучаемой генетическим алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 01.09.2016Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Исследование и анализ результатов сравнения нейронной сети на основе формальных понятий с другими методами классификации данных. Ознакомление с методами классификации данных на реальных датасетах. Характеристика антимононотонности соответствия Галуа.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Задача факторного анализа в транзакционных базах данных. Извлечение правил из заданных баз транзакций, получение оценки эквивалентности термов признаков. Исключение избыточных признаков. Сокращение пространства поиска и уменьшение времени анализа.
статья, добавлен 30.08.2016Метод представления знаний при проектировании модели. Требования к качеству восприятия информации, отображаемой на дисплеях. Схема простой многослойной искусственной нейронной сети. Неформальное определение когнитивной карты. Искажения изображения.
дипломная работа, добавлен 13.02.2016Особенности интеллектуальной обработки информации в системах компьютерного зрения. Описание метода формирования сжатого структурного описания на основе грануляции значений признаков. Снижение вычислительных затрат и сокращение числа ложных соответствий.
статья, добавлен 30.08.2016Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Применение иерархических систем критериев с вербальными шкалами оценок для представления многопризнаковых объектов. Многокритериальный выбор вычислительных кластеров. Компьютерная поддержка принятия решений: современное состояние и перспективы развития.
статья, добавлен 19.01.2018Исследование продаваемого пространства, с целью создания положительного бренда территории. Проблема освоения городского пространства в России. Съемка документального фильма об освоении города в игре "Encounter". Российская специфика интерактивных игр.
курсовая работа, добавлен 07.06.2016Нейронные 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.
курсовая работа, добавлен 19.07.2012Архитектура 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 23.02.2015Искусственная нейронная сеть, обеспечивающая последовательное выделение окрашенных гауссовых сигналов из смеси. Правило обучения каскадной нейронной сети, основанное на критерии минимума среднего квадрата ошибки предсказания, упрощающее реализацию сети.
статья, добавлен 22.07.2013Рассмотрение подхода к автоматической кластеризации и классификации объектов по данным обучающей выборки с применением современных инструментальных средств. Известные методы решения задачи кластеризации. Выбор инструментальных средств решения задачи.
статья, добавлен 27.02.2019Изучение работы перцептрона для решения задачи распознавания символов. Выбор и обоснование структуры нейронной сети. Возможность улучшения свойств обобщения путем наращивания ее структуры. Анализ работы перцептрона при распознавании двух, четырех букв.
статья, добавлен 14.07.2016Применение нечеткой нейронной сети на основе алгоритма Сугено путем аппроксимации управляющего напряжения, как функции координат системы, для реализации терминального управления. Описание базы правил и функции принадлежности, результаты применения сети.
статья, добавлен 21.02.2013Параметризация свёрточной нейронной сети для осуществления семантического анализа текста и определения его эмоциональной окраски. Архитектура сети, её обучение и тестирование с использованием объектно-ориентированного языка Python и библиотеки Keras.
статья, добавлен 19.02.2019Компьютерный анализ графических данных. Вычисление энтропии, контраста, дисперсии, однородности изображений при помощи матрицы смежности уровней яркости. Применение корреляционного анализа для решения проблем уменьшения размерности пространства.
статья, добавлен 27.05.2018Особенности разработки специального математического и программного обеспечения реализующей стратегию ERP-системы. Применение непосредственных методов составления описаний классов распознаваемых ситуаций при разработке автоматизированных ERP-систем.
статья, добавлен 14.07.2016- 72. Нейроуправляемая сеть для параметрической оптимизации в задаче управления транспортными потоками
Решение задачи адаптивного управления транспортными потоками за счет изменения активных фаз светофоров. Использование нейронной сети для настройки параметров модели сети дорог. Минимизация разницы между суммарным входным и выходным потоками подсетей.
статья, добавлен 30.07.2017 Аналитический обзор существующих нейронных сетей: логистическая (сигмоидальная) функция, гиперболический тангенс, выпрямленная линейная функция. Анализ методов обучения: обратного распространения ошибки, упругого распространения, генетический алгоритм.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Разработка системы, производящей кластеризацию объектов по ряду признаков. Выявление кластеров (групп) входных векторов, обладающих некоторыми общими свойствами. Идея векторного квантования. Обучение сети Кохонена. Конкурирующая функция активации.
контрольная работа, добавлен 13.01.2017Изучение принципа работы нейронной сети для распознавания образов на примере шумерского алфавита. Рассмотрение нейронной сети, которая должна точно распознавать идеальные векторы входа и с максимальной точностью воспроизводить зашумленные векторы.
статья, добавлен 24.02.2019