Нейросетевые технологии
Важность применения моделей, основанных на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг. Потенциальные области применения искусственных нейронных сетей. Некоторые типовые задачи, решаемые с их помощью.
Подобные документы
Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Получение гибридной системы посредством применения технологий экспертных систем и искусственных нейронных сетей. Описание базы данных экспертной системы экологической безопасности гидросферы, создаваемой на основе предыдущих протестированных баз данных.
статья, добавлен 30.04.2018Применение 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 25.08.2020Анализ 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 21.09.2017Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Описание 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 30.07.2016- 58. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 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 08.02.2013Свойства 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 03.02.2021Применение 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 02.04.2019Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Методика статистического моделирования данных для обучения нейронных сетей с целью прогнозирования прочностных свойств волокнисто-пористых биокомпозитов. Количество данных, необходимое для обучения и тестирования сети. Эмпирическая линейная регрессия.
статья, добавлен 27.04.2017- 65. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 История возникновения, виды, свойства и обучение искусственных нейронных сетей. Технология самообучения и задачи, решаемые при помощи нейронной сети Кохонена. Ограничения, накладываемые на компьютерную имитационную модель, ее схемы в среде MatLab.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Анализ новых информационных технологий для прогнозирования электрических нагрузок электроэнергетических систем. Изучение методов и нейросетевых моделей оперативного, краткосрочного и долгосрочного прогнозирования нагрузки электроэнергетических систем.
книга, добавлен 25.04.2014Нейронные сети - мощный и гибкий механизм прогнозирования. Особенности разработки прогнозирующих систем, основанных на анализе исторических данных. Методы работы алгоритмов в условиях неопределенности. Оценка точности предсказания и быстродействия.
статья, добавлен 25.02.2019Особенности фондовой биржи, методы прогнозирования цен. Определение термина "торговая система". Сентиментный анализ сообщений Twitter. Создание словаря классификаций эмоций. Обучение искусственных нейронных сетей, алгоритм однослойного персептрона.
курсовая работа, добавлен 28.12.2015Рассмотрение метода прогнозирования стоимости валют с использованием нейронных сетей, строящихся с использованием библиотеки Encog на языке программирования C#. Разработка программного продукта, описание его структуры. Обзор аналогичных приложений.
статья, добавлен 29.06.2018Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022Сфера применения искусственных нейронных сетей (ИНС). Использование ИНС в прогнозировании временных рядов. Возможности применения ИНС для моделирования демографической динамики. Прогнозирование динамики численности населения, смертности и рождаемости.
статья, добавлен 16.07.2018Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020- 75. Компьютерные технологии в судебной автороведческой экспертизе: проблемы и перспективы использования
Сформулированы типовые задачи, решаемые экспертом-автороведом, охарактеризованы объекты автороведческой экспертизы, определены основные трудности, с которыми сталкиваются эксперты-автороведы. Проанализированы возможности применения компьютерных методов.
статья, добавлен 13.02.2022