Моделирование систем обработки информации
Требования точности, экономичности и универсальности моделей. Использование нейронных сетей для моделирования в полиграфии. Постановка задач оптимизации и выбор целевой функции. Виды методов поиска экстремума. Дискретизация и квантование изображений.
Подобные документы
Особенности применения метода имитационного моделирования для моделирования систем массового обслуживания. Основные понятия теории систем массового обслуживания. Методика обработки результатов моделирования с использованием статистических подходов.
методичка, добавлен 23.07.2012Изучение особенностей использования для проведения машинных экспериментов с моделями систем S статистической категории объектов языка моделирования GPSS/PC, освоение навыков их практического применения при решении конкретных задач моделирования систем.
контрольная работа, добавлен 08.06.2022Методология функционального моделирования IDEF0. Правило соединения стрелок на функциональном блоке. Результаты построения функциональных моделей и проектирование границ моделирования системы и компонентов. Выбор наименования контекстного блока.
методичка, добавлен 20.09.2017Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Анализ глобальных, региональных и локальных компьютерных сетей. Изучение информационной системы как средства поиска, хранения, передачи, обработки и выдачи информации. Использование прикладных программ с целью решения задач в пределах проблемной области.
контрольная работа, добавлен 24.10.2009Методы формирования структуры нейронных сетей и их обучения. Принципы автоматического определения способа и параметров формирования общего решения в коллективе. Использование полученных результатов для решения задач моделирования и прогнозирования.
статья, добавлен 19.01.2018Основные сведения о задачах оптимизации, критериях оптимальности и теории поиска минимума целевой функции. Исследование методов параметрической оптимизации, подробное описание метода Хука–Дживса по параметрической оптимизации радиоэлектронных схем.
лабораторная работа, добавлен 06.07.2009Проектирование и моделирование архитектуры многослойных нейтронных сетей, позволяющих проводить распознавание изображений микроструктур металлов (стали марок 10ХСНД, 20ХСГА и др.). Эффективность сетей, обученных по алгоритму градиентного спуска gd.
статья, добавлен 14.09.2016Основные 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 09.09.2012Изучение механизмов функционирования отдельных нейронов и их наиболее важного взаимодействия, для познания процессов поиска, передачи и обработки информации, происходящей в нейронной сети. Синапс как структура и функциональный узел между двумя нейронами.
статья, добавлен 09.06.2021Использование компьютерных технологий для имитации различных процессов или операций, выполняемых реальными устройствами. Способы исследования моделей и систем. Имитационное моделирование как "метод последней надежды". Дискретно-событийное моделирование.
курсовая работа, добавлен 31.08.2010Процесс и этапы проектирования. Автоматизация процесса на основе методов оптимизации. Общая характеристика методов многомерной оптимизации. Функции разрабатываемого программного обеспечения, предъявляемые к нему требования. Проведение защитного зануления.
дипломная работа, добавлен 10.04.2016Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.
отчет по практике, добавлен 09.02.2019Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Разработка спектральных методов согласования частоты дискретизации. Построение алгоритма полиномиального представление сигналов. Выбор базисной системы функции для аппроксимирующего полинома. Исследование спектральных методов цифровой обработки сигналов.
диссертация, добавлен 24.05.2018Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Исследование особенностей функционирования сетей с низкой толерантностью к задержкам сигнальной и управляющей информации и к внезапным разрывам соединения. Разработка функционала целевой функции многокритериальной оптимизации алгоритма доставки данных.
статья, добавлен 28.02.2016Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
статья, добавлен 24.03.2018Разработка алгоритма поиска структурных ошибок в непротиворечивых графах потоков работ. Моделирование структурной перспективы в системах управления бизнес-процессами. Решение задач поиска конфликтов на графах потоков работ, содержащих простые циклы.
автореферат, добавлен 25.07.2018- 95. Сеть Хопфилда
Адресация по содержимому. Создание систем искусственного интеллекта, систем распознавания речевых сигналов и изображений. Расчет весовых коэффициентов и пороговых уровней. Решение задач с помощью сетей Хопфилда. Задача комбинаторной оптимизации.
презентация, добавлен 16.10.2013 Классификация 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 26.09.2017Применение мультисенсорных систем в газовом анализе. Получение информации о составе и концентрации отдельных компонентов сложных смесей. Анализ осуществления практической реализации нейросетевых технологий обработки информации программным способом.
статья, добавлен 25.08.2020Ряд разнообразных методов поиска дублирующегося исходного кода в программных продуктах. Различные техники для выявления клонов (softwareclones). Обобщенная схема поиска дублирующихся фрагментов кода. Выбор структур данных и алгоритмов их обработки.
статья, добавлен 10.08.2018Перцептрон - математическая модель обработки информации человеческим мозгом. Нейронная сеть - громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки данных, накапливающих и анализирующих экспериментальные знания.
реферат, добавлен 02.11.2020Понятие и принципы математического моделирования, основные этапы разработки моделей и требования к ним. Сущность и закономерности организации компьютерных сетей. Компьютерный вирус как программа, которая может "приписывать" себя к другим программам.
контрольная работа, добавлен 24.10.2013