Сравнение результатов моделирования нейро-нечеткой сети в Matlab
Проблема моделирования объектов при помощи нейронных сетей. Проверка результатов полученной модели. Обмен между точностью и релевантностью. Архитектура и правила функционирования каждого слоя сети. Матрица входных данных для обучения нейро-нечеткой сети.
Подобные документы
Разработка модели обнаружения злоумышленника в информационной системе. Анализ результатов обучения и реализации нейронных сетей на основе персептрона и линейных нейронных сетей в пакете Matlab. Выявление аномального поведения пользователя в системе.
статья, добавлен 30.04.2018- 27. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019Программный комплекс Matlab - идеальная среда для моделирования физических явлений, инженерных и экономических систем. Нейронные сети - компьютерная архитектура, инспирированная биологическими нервными системами. Инструменты работы с базами данных.
контрольная работа, добавлен 24.02.2021Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Ознакомление с процессом реализации имитационного моделирования количества легковых автомобилей на улично-дорожной сети города в программной среде Matlab. Исследование и характеристика результатов проверки на адекватность с помощью критерия Фишера.
статья, добавлен 27.07.2017Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014- 33. Нейронные сети
Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009 Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Значение сетевых технологий обработки данных, компонентов вычислительных сетей, сетевых, аппаратных и программных обеспечений сети. Логическая архитектура сети. Распределение функций между компьютерами сети. Способы пересылки сообщений, почтовый сервер.
реферат, добавлен 06.12.2015Аппаратные средства компьютерных сетей. Классификация сетей по дальности передачи: локальные, городские, территориальные и глобальные. Общие сведения об Internet. Обмен информацией между абонентами и использование баз данных сети, электронная почта.
реферат, добавлен 10.11.2010Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009- 39. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.
реферат, добавлен 17.05.2013Основы построения сети Интернет и ее базовые протоколы. Обмен информацией между серверами сети. Основные прикладные протоколы передачи данных. Локальные и глобальные сети. Обмен информацией между серверами по высокоскоростным каналам связи Интернет.
контрольная работа, добавлен 15.06.2011Выполнение моделирования реляционной сети для очень важного при создании баз знаний отношения импликации. Проверка правильности функционирования сети в процессе ее потактового тестирования на различных наборах переменных в прямом и обратном направлениях.
статья, добавлен 30.10.2016- 43. Разработка устройства для экспертной диагностики систем на основе нечеткой логики нейронных сетей
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 Социальные сети как важный элемент в анализе мошенничества. Групповые показатели центральности. Сети Байеса, сети Маркова и логистическая регрессия. Сбор данных из онлайновых и оффлайновых социальных сетей. Сравнение инструментов для анализа сетей.
статья, добавлен 22.03.2019Конструирование нечетких систем. Адаптивная нейро-нечеткая сеть с логическим выводом по Мамдани. Повышение качества аппроксимации произвольной системы нейро-нечеткой сетью методом, основанным на алгоритме наискорейшего спуска. Система типа черного ящика.
статья, добавлен 19.02.2013История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019Описание приемов моделирования сетей с помощью Cisco Packet Tracer. Характеристика построения сетей с использованием концентраторов, коммутаторов, маршрутизаторов. Применение команд ping, tracert, arp для контроля за состоянием вычислительной сети.
контрольная работа, добавлен 13.04.2015- 49. Интеллектуальное управление движением автономных подвижных объектов на основе поведенческого подхода
Ознакомление с главными особенностями разработки планировщика движения мобильного автономного робота на основе аппарата нечеткой логики. Рассмотрение и анализ результатов моделирования работы нечеткого планировщика с помощью программного пакета Matlab.
статья, добавлен 27.07.2017 Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017