Нейромережна обробка багатовимірних сигналів
Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
Подобные документы
Дослідження найбільш поширених математичних методів класифікації текстових документів. Використання критеріїв інформаційної ваги слова в рубриці. Застосування наївного Байєсівського класифікатора в задачах для фільтрації спаму та автоматичної рубрикації.
статья, добавлен 27.12.2016Аналіз особливостей роботи протоколу обміну ключами з використанням взаємного навчання нейронних мереж. Існуючі атаки на протокол. Розподіл часу синхронізації нейронних мереж. Виявлення слабких місць протоколу, висновки стосовно його захищеності.
статья, добавлен 14.07.2016Аналіз засобів розробки для реалізації програмного комплексу для автоматизації діяльності. Методи, моделі та інформаційні технології з використання нейронних мереж при реалізації машинного навчання автоматичних систем управління листоправильних машин.
статья, добавлен 21.03.2024Проведено 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 22.10.2023Розгляд методів і підходів по створенню бюджетної системи біометричної ідентифікації. Застосування архітектури клієнт-сервер для мобільних пристроїв. Використання бібліотеки з відкритим кодом Open Source Computer Vision Library для обробки зображення.
статья, добавлен 09.10.2018Методи розв’язання задачі мультикласифікації. Побудова кодів, що виправляють помилки. Розв’язання задачі мультикласифікації шляхом зведення до сукупності задач бінарної класифікації. Її реалізація за допомогою вихідних кодів і багатошарових персептронів.
дипломная работа, добавлен 27.06.2013Різницевий метод розв'язання крайових задач для звичайних диференціальних рівнянь. Метод прогонки. Лістинг програми розв`язання нелінійної крайової задачі на алгоритмічній мові Turbo Pascal. Результати обчислень, графік розв`язку крайової задачі.
отчет по практике, добавлен 23.04.2011Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Розгляд наступних методів автоматичної побудови (навчання) онтологій: Агіра, Альфонсека і Манандара, Асенак-Гілз, Бакімонта, Фетза і Стрейнметза, Гана. Розробка методу розпізнавання семантики природномовних текстів та її подання у вигляді описової логіки.
статья, добавлен 29.08.2016Алгоритм навчання класифікатора за незбалансованими неоднорідними навчальними вибірками в практичних задачах моніторингу мережевого трафіка. Розв’язання задачі ідентифікації зашифрованого мережевого трафіка на прикладі додатків VoIP, SSH та BitTorrent.
статья, добавлен 13.01.2017Визначення стохастичної гри та адаптивних методів навчання штучних нейронних мереж без учителя. Розробка ігрового алгоритму та програмної моделі нейроагентного прийняття рішень. Аналіз впливу параметрів ігрової моделі на швидкість навчання нейроагентів.
статья, добавлен 29.08.2016Вибір багатопозиційних багаточастотних сигналів виду ортогональних частотно-часових послідовностей. Визначення раціональних значень параметрів сигналів шляхом вибору коефіцієнта використання потужності сигналу в умовах частотно-селективних завмирань.
статья, добавлен 25.12.2016Історія розвитку експертних систем. Класифікація і структура експертної системи. Інструментальні засоби побудови систем баз знань. Використання мов традиційного програмування і робочих станцій. Семантичні мережі. Моделі штучних нейронних мереж.
реферат, добавлен 13.04.2009Етапи підготовки до розв'язання задачі на комп'ютері: вибір числового методу, розробка ефективного алгоритму рішення і побудова блок-схеми, складання та перевірка правильності програми, підрахунок і обробка результатів. Поняття алгоритмічної мови.
курсовая работа, добавлен 08.12.2010Основні завдання, вирішення яких актуально в комплексах для медичної діагностики та прогнозування за циклічними біометричними сигналами. Алгоритми, що моделюють розповсюдження сигналів по нейронах і синапсах нервової системи - основа нейронних мереж.
статья, добавлен 27.07.2016Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018Метод структурно-алфавітного пошуку розв’язання задач комбінаторної оптимізації, який ґрунтується на розпізнаванні структури вхідної інформації, характеризується великою швидкодією і точністю знаходження оптимального результату. Підкласи розв’язних задач.
статья, добавлен 23.02.2016Побудова комп’ютерної моделі. Проведення експериментів, орієнтованих на розв’язання задач моделювання. Валідація апріорних вхідних даних. Розширення можливостей імітаційного інструментарію на основі сучасних мов та технологій розподілених обчислень.
автореферат, добавлен 14.09.2015Експлуатація моделі зображень на фоні довільних афінних перетворень. Методика здійснення обчислювальних реалізацій на основі штучних нейронних мереж. Реалізація інформаційно-аналітичних систем на рецепторному полі уваги високої роздільної здатності.
автореферат, добавлен 27.07.2014Аналіз способів побудови та методів дискретизації цифрових моделей реального часу для динамічних систем. Необхідність розробки нових високоефективних способів зменшення витрат основних розрахункових ресурсів керуючих електронно-обчислювальних машин.
автореферат, добавлен 22.06.2014Аналіз сучасних методів розв’язання некоректних задач відновлення інформації і оптимізації. Постановка задачі відновлення інформації з використанням різних схем оптимізації. Аналітичні методи відновлення інформації на основі диференціальних перетворень.
автореферат, добавлен 18.10.2013Аналіз існуючих кодових та некодових методів підвищення достовірності в каналах передачі даних. Розробка методу ідентифікації вектора сигналу на фоні інтенсивних завад. Розгляд методики розрахунку бази шумоподібного сигналу для підвищення достовірності.
автореферат, добавлен 30.07.2015Використання штучних нейронних мереж з метою подальшої класифікації різних об'єктів, присутніх на конкретному зображенні. Опис інформаційної технології автоматизації наповнення навчального набору даних аерофотозйомки для нейромережевого розпізнавання.
статья, добавлен 26.04.2023Застосування технологій штучного інтелекту в гірському ділі при моделюванні керування техпроцесом. Використання штучних нейронечітких мереж для моделювання і ідентифікації об'єкта керування. Типи регуляторів, які пропонує середовище MATLAB & Simulink.
статья, добавлен 27.04.2023Метод багатокритеріальної оптимізації багаторівневих мереж, який дозволяє здійснити векторний синтез системи управління програмно-конфігурованих мереж. Процес пошуку оптимального розв’язання в задачах проектування як при багатокритеріальній оптимізації.
статья, добавлен 30.10.2016