Влияние обучающих выборок на процесс обучения адаптивных нейро-нечетких сетей для решения задачи классификаций деталей
Обучение адаптивных нейро-нечетких сетей (ANFIS) для решения задач классификации деталей. Возможности ANFIS для решения задачи классификации втулок с помощью системы нечеткого вывода. Зависимость точности работы системы от количества обучающих выборок.
Подобные документы
Процесс нечеткого логического вывода. Основные положения теории нечетких множеств. Обзор и анализ применяющихся в нечетких системах операций импликации, агрегирования и дефаззификации. Достоинства и недостатки нечетких моделей Мамдани и Такаги-Сугено.
автореферат, добавлен 28.03.2018Разработка нейро-нечеткой системы для изучения функций управления движениями человека, позволяющей обосновать теоретические предположения о механизмах обучения управлению на примере следящих движений. Схема устройства адаптивной нейро-нечеткой системы.
статья, добавлен 18.01.2018Конструирование 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 19.02.2013Применение интеллектуальных средств защиты информации в системах обнаружения атак. Задачи классификации в экспертных системах. Вероятностные методы решения задачи классификации. Применение нейронных сетей в задачах классификации и кластеризации.
статья, добавлен 23.03.2018Особенности применения искусственных нейронных сетей для решения задачи классификации уровня формирования. Анализ решения задачи автоматической классификации уровня формирования по данным об идентифицированных объектах на электронной карте местности.
статья, добавлен 02.04.2019Классификация адаптивных обучающих систем на основе цели их функционирования. Анализ методов моделирования поведения и процесса образования классификаций методов моделирования сложных систем. Выбор обучающих систем на рынке программного обеспечения.
статья, добавлен 20.02.2019Связь результатов, полученных при помощи обучения нейро-нечеткой сети ANFIS и выбора различных функций принадлежности. Пятислойная нейронная сеть прямого распространения сигнала. Нейронная сеть для представления нечеткой модели. Сигмоидная функция.
статья, добавлен 23.12.2020Возможности 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 10.05.2022Анализ существующих традиционных методов поиска оптимального маршрута при маршрутизации в корпоративных сетях. Прогнозирование выхода из строя жёсткого диска корпоративной сети. Структура сгенерированной системы нечеткого вывода (нейро-нечеткая сеть).
статья, добавлен 30.01.2016Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Шаги алгоритма классификации Кланш и Клара, их предназначение для решения задачи многокритериальной порядковой классификации. Построение баз экспертных знаний для интеллектуальных обучающих систем. Оптимальная расшифровка монотонных булевых функций.
статья, добавлен 18.01.2018Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Алгоритмы для решения задачи бинарной классификации. Подготовка данных для создания модели. Разработка предиктивной модели для прогнозирования возможности продажи дополнительных услуг телекоммуникационного оператора с целью решения маркетинговых задач.
дипломная работа, добавлен 27.08.2018Основные понятия и принципы нечеткого моделирования. Постановка задачи классификации на основе нечеткого логического вывода. Алгоритм ее решения. Формирование базы правил для классификатора. Использование генетических алгоритмов для ее оптимизации.
курсовая работа, добавлен 10.04.2014Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining, методы ее применяемые для решения задач классификации, способы классификации и прогнозирования в процессе решения бизнес-задач, прикладное программное обеспечение для работы с нейронными сетями.
книга, добавлен 09.09.2012Характеристика обучающих выборок, которые используются для обучения искусственных нейронных сетей. Сравнительный анализ значений медианы, полученных при проведении теста Краскела–Уоллиса для определения результатов обучения программных приложений.
статья, добавлен 28.11.2016Разработка нового метода удаления выбросов из обучающих выборок систем распознавания, основанного на построении сокращенных взвешенных выборках w-объектов. Алгоритмы удаления выбросов при автоматическом и определяемом пользователем порогах фильтрации.
статья, добавлен 22.03.2016Применение процедур локальной аппроксимации для решения задачи классификации траекторий на основе критериев точечного сходства. Представление рядов в виде матричных наборов данных и применение алгоритма нечетких средних для их дальнейшей кластеризации.
статья, добавлен 27.02.2019Ознакомление с DLP-системами на рынке программного обеспечения, предназначенными для защиты конфиденциальной информации от утечек. Разработка критериев оценки эффективности DLP-систем. Анализ особенностей адаптивной системы нейро-нечеткого вывода.
статья, добавлен 12.01.2018Формирование выборок для решения задачи автоматизации диагностики хронического обструктивного бронхита. Разработка программного обеспечения, реализующее предложенные показатели, проведение экспериментов по исследованию их свойств. Качество нейромодели.
статья, добавлен 27.07.2016Автоматизированные обучающие системы, включающие в себя методическую, учебную и организационную поддержку процесса обучения, проводимого на базе информационных технологий. Принципы классификации алгоритмического и структурного построения обучающих систем.
реферат, добавлен 05.03.2013Разработка нейро-нечеткого метода обработки информации для создания моделей оценки сложности разрабатываемых программных средств. Результаты применения предлагаемого подхода к оценке сложности программных средств. Автоматизированное построение моделей.
статья, добавлен 19.01.2018Понятие нечеткого алгоритма как инструмента для приближенного анализа сложных систем и процессов принятия решения. Алгебраическое произведение и алгебраическая сумма нечетких множеств. Анализ операций нечетких множеств, их аналогия с обычной алгеброй.
лекция, добавлен 09.10.2013Базовая архитектура систем нечеткого вывода. Активизация или композиция подзаключений в нечетких правилах продукций. Понятие фаззификации, агрегирования, аккумуляции и активизации. Формирование базы правил. Фаззификация лингвистических переменных.
курсовая работа, добавлен 09.11.2017