Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту
У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
Подобные документы
Дослідження побудови, налаштування, розрахунок параметрів та застосування штучних нейронних мереж прямого поширення з неітераційним навчанням. Розробка інформаційних нейромережевих технологій підвищеної точності функціонування та швидкодії навчання.
автореферат, добавлен 25.02.2014Проведення теплової обробки дисперсних матеріалів індукційним способом передачі енергії до теплопередаючої поверхні на основі нечіткої логіки та гібридних нейронних мереж. Використанням графічного інтерфейсу моделі. Аналіз самоналаштування системи.
статья, добавлен 30.01.2017Характеристика будови біологічного нейрона. Порядок навчання нейронної мережі. Основний аналіз схем нейромережевого керування, заснованих на використанні підходів. Особливість розробки системи керування насосною станцією на основі нейронної мережі.
статья, добавлен 24.01.2020Опис методики формування мереж понять, пов’язаних із правовими документами і поняттями предметної галузі "Інформаційне право". Використання системи штучного інтелекту ChatGPT і програми аналізу і візуалізації мереж. Можливості побудови мереж концептів.
статья, добавлен 03.02.2024Інтеграція нейронних мереж у проблему визначення ступеню відмовостійкості автомобільних систем. Забезпечення розуміння проблем, пов'язаних із довірою до прийнятих рішень на базі штучного інтелекту. Перехід від вихідних одиниць до одиниць "патернів".
статья, добавлен 22.03.2024Методика теорії представлення модульних нейронних мереж у вигляді орієнтованих графів для формального опису довільних архітектур. Теоретичне обґрунтування методу заміни циклів в графовій моделі. Дослідження структури програмного комплексу NeuroLand.
автореферат, добавлен 30.07.2014Виявлення банкрутства за фінансовим станом підприємства як основне завдання скорингового програмного забезпечення. Наявність можливості утворення бази правил у формі, зрозумілій експертам - одна зі специфічних особливостей нечітких нейронних мереж.
статья, добавлен 25.10.2016Короткий аналіз методів машинного навчання та нейромережевих технологій, які використовуються для виявлення аномалій. Опис алгоритму та фрагментів програмної реалізації. Дослідження критичних систем інформаційної інфраструктури в умовах кібервійни.
статья, добавлен 29.09.2023Аналіз компонентів оцінювання складових економічної безпеки, вибір для їх реалізації штучних нейронних мереж на основі парадигми моделі геометричних перетворень. Розробка на основі моделі програмних засобів оцінювання ризиків при роботі з клієнтами.
статья, добавлен 14.09.2016Архітектура рідких нейронних мереж, їх потенціал у сучасних технологіях. основні концепції та принципи роботи LNN-мереж, їх потенційні застосування в різних галузях: від робототехніки до медицини та промисловості. Переваги та обмеження цієї технології.
статья, добавлен 27.07.2024Огляд існуючих підходів до вирішення задачі розпізнавання зображень. Опис основних методів, що використовуються в задачі розпізнавання зображень. Визначення етапів процесу розпізнавання зображень на основі нейронних мереж, алгоритмів розпізнавання.
статья, добавлен 26.10.2020Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Базові 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.
автореферат, добавлен 20.07.2015Біологічний 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 02.11.2017Аналіз штучної нейронної мережі на базі персептрону. Окреслення задач, які потрібно вирішити під час вибору структури штучної нейронної мережі. Моделювання мережі з оцінкою контрольної помилки та використанням додаткових нейронів або проміжних шарів.
статья, добавлен 07.06.2024Визначення матеріалів поганої якості у виготовленні апаратного забезпечення - технологічний процес схильний до помилок, що вимагає великих затрат часу. Дослідження алгоритму розпізнавання пошкоджень матеріалу за допомогою згорткових нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Результати комп’ютерного моделювання методу пошуку витоків підземних трубопроводів на основі спайкових нейронних мереж, що підтверджують правильність функціонування запропонованого методу. Спектральна щільність потужності акустичного сигналу трубопроводу.
статья, добавлен 21.06.2016Основи програмування в математичному пакеті MatLab у додатку Fuzzy Logic Toolbox. Моделювання нейронних мереж за допомогою Simulink. Реалізація генетичних алгоритмів в додатку Genetic Algorithm. Нечітка експертна система з алгоритмом виведення Mamdani.
лабораторная работа, добавлен 23.05.2016Аналіз методів та формулювання принципів побудови штучних імунних і гібридних систем інтелектуального аналізу даних. Розроблення методів і засобів структурно-параметричного синтезу нейронних мереж для розв'язання задач прогнозування та класифікації.
автореферат, добавлен 20.07.2015Розгляд особливостей сенсорів, вихідний сигнал яких навмисно залежить від декількох фізичних величин. Знайомство з методом розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж. Характеристика середовища MATLAB 6.5.
статья, добавлен 28.08.2016Створення інформаційної системи розпізнавання голосових команд на основі штучних нейронних мереж. Передача комп’ютерній системі інструкцій користувача в форматі мовних команд. Аналіз підходів до виділення інформативних ознак, що описують мовний сигнал.
статья, добавлен 19.05.2024Проблема створення інформаційних систем технічного діагностування для виявлення аномалій у роботі складної технічної системи; пошуку типу й локалізації відмови в умовах неповної інформації, із застосуванням штучних імунних систем і байєсових мереж.
автореферат, добавлен 27.08.2013Виявлення і аналіз аномалій мережевого трафіку як один із способів захисту комп'ютерних систем і мереж. Методи виявлення аномального мережевого трафіку, які використовують виявлення на основі сигнатур і статистичних даних. Використання нейронних мереж.
статья, добавлен 30.09.2018Порівняльний аналіз широко вживаних в практиці обробки геофізичної інформації методів усунення завад та альтернативних методів, заснованих на ортогональному діадному вейвлет-перетворенні. Простір ознак для опису об’єктів, що підлягають класифікації.
автореферат, добавлен 29.08.2014- 50. Метод аналізу і підвищення якості навчальних вибірок нейронних мереж для прогнозування часових рядів
Розробка формалізованих основ формування навчальних вибірок для нейронних мереж в задачах прогнозування часових рядів. Формальний опис процесу формування НВ для задачі прогнозування. Дискретизація опису розпізнаваної ситуації для навчальних наборів.
автореферат, добавлен 28.06.2014