Выделение класса объекта по ряду признаков (кластеризация) с помощью нейронных сетей Кохонена

Разработка 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.

Подобные документы

  • Определение работоспособности технологической системы по косвенным физическим параметрам. Алгоритмизация диагностики, разработка формальной модели принятия и оценки решений. Создание экспертного устройства нейронных сетей на основе нечеткой логики.

    статья, добавлен 15.05.2017

  • Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.

    курс лекций, добавлен 08.02.2013

  • Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.

    дипломная работа, добавлен 05.11.2015

  • Использование искусственных нейронных сетей для решения большого класса задач обработки информации. Процесс функционирования гибридной радиально-базисной нейронной сети. Обеспечение качества обработки информации в последовательном on-line режиме.

    статья, добавлен 19.06.2018

  • Определение нейронных сетей методом Давидона-Флетчера-Пауэлла. Расчет с индивидуальными данными начальной точки для негладких функций. Кластеризация данных на основе графовых моделей и статистических методов с индивидуальным заданием точек наблюдения.

    контрольная работа, добавлен 26.02.2015

  • Интернет - свободное сообщество независимых сетей, объединенных только общими правилами передачи данных и общими интересами пользователей. Всемирная паутина серверов, которые связаны взаимными ссылками - важнейший компонент глобальной сети Интернет.

    контрольная работа, добавлен 28.09.2018

  • Методики компонентного проектирования нейронных сетей для обработки баз знаний, представленных семантическими сетями. Использование унифицированной модели нейронной сети и компонентном подходе к работе с нейронными сетями; библиотека НС-компонент.

    статья, добавлен 06.03.2019

  • Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.

    лекция, добавлен 06.09.2017

  • Спецификация объектов на основе абстрагирования. Представление объектов значениями. Свободный и ограниченный указатели. Функции преобразования и приведения. Проблемы "висячих" ссылок и мусора. Автоматическая память, локальная среда и активации объекта.

    контрольная работа, добавлен 15.02.2011

  • 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.

    статья, добавлен 19.01.2018

  • Базовые понятия и основные задачи искусственного интеллекта (ИИ). История развития систем ИИ. Представление входных данных. Различные подходы к построению систем ИИ. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Основные положения и применение нейронных сетей.

    курсовая работа, добавлен 05.06.2011

  • Понятие, 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 28.08.2013

  • Обнаружение как предварительный этап при дешифрировании и распознавании объектов на цифровых статических изображениях. Методы обработки изображений. Набор классификационных дешифровочных признаков объектов для обнаружения объектов на изображениях.

    статья, добавлен 14.07.2016

  • Рассмотрение нейрокомпьютера как вычислительной системы с архитектурой MSIMD. Базовые архитектуры нейронных сетей. Правило коррекции по ошибке, обучение Больцмана и правило Хебба. Особенности программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.

    реферат, добавлен 02.03.2012

  • Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.

    автореферат, добавлен 29.03.2018

  • Аналіз особливостей і традиційних підходів до ущільнення зображень. Розробка методу ущільнення зображень на основі векторного квантування з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена. Дослідження розробленого методу ущільнення зображень.

    автореферат, добавлен 30.10.2015

  • Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.

    статья, добавлен 29.01.2016

  • Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.

    статья, добавлен 03.02.2021

  • Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.

    статья, добавлен 02.04.2019

  • Применение искусственных нейронных сетей. Выработка алгоритма синтеза контроллера, формирующего порог, который обеспечит заданные выходные реакции объекта управления (устройства), с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.

    статья, добавлен 02.04.2019

  • Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.

    статья, добавлен 17.01.2018

  • Характеристика алгоритма. Сетевые конфигурации. Многослойная сеть, которая может обучаться с помощью процедуры обратного распространения. Этапы выполнения алгоритма. Программа создания однонаправленной сети. Статистика использования других алгоритмов.

    статья, добавлен 15.08.2020

  • Класифікація багатопроцесорних систем з організації пам'яті. Векторно-конвеєрні, масивно-паралельні комп’ютери. Комп'ютерні кластери. Алгоритм додавання ряду чисел. Блок-схема підпрограми паралельного алгоритму. Лістинг паралельного додавання ряду чисел.

    контрольная работа, добавлен 31.05.2013

  • Основные 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 09.09.2012

  • Разработка матричных аналогов существующих нейросетевых подходов. Учет пространственных связей мультимедийной информации и сокращение времени, необходимого на обработку информации за счет введения новой матричной процедуры обучения нейронной сети.

    статья, добавлен 01.03.2017

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.