Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы

Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.

Подобные документы

  • Понятие нечеткого алгоритма как инструмента для приближенного анализа сложных систем. Методы построения функции принадлежности выходного нечеткого множества. Дефаззификация как переход от полученного нечеткого множества к единственному значению.

    лекция, добавлен 28.08.2013

  • Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.

    реферат, добавлен 29.12.2011

  • Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.

    статья, добавлен 15.12.2021

  • Описание применения генетического алгоритма для решения комбинаторных задач или оптимизации различного рода функций. Моделирование эволюции естественного процесса и его применение для решения задач оптимизации как первостепенная задача направления.

    статья, добавлен 15.08.2020

  • Разработка модели, которая описывает алгоритм оптимизации размещения инструментов по поверхностям в случае с двумя параметрами. Модернизированный до двух критериев алгоритм оптимизации на основе методов: генетические алгоритмы, метод ветвей и границ.

    статья, добавлен 08.05.2018

  • Основные алгоритмы интеллектуальных систем, их характеристики и условия применимости для задач оптимизации. Меметический алгоритм оптимизации, его этапы и компоненты. Описание культурного алгоритма, основанного на эволюционном программировании.

    реферат, добавлен 12.12.2012

  • Суть схемы формирования психофизического состояния оператора АРМ. Разработка автоматизированной системы, использующей для диагностики состояния оператора АРМ особенностей динамической биометрии. Нейронные сети для обработки данных клавиатурного почерка.

    статья, добавлен 22.08.2020

  • Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.

    учебное пособие, добавлен 15.01.2018

  • Понятие алгоритма - точного предписания (набора инструкций) о выполнении в определенной последовательности (порядке) некоторой системы операций для решения всех задач некоторого заданного типа. Алгоритмы линейной, циклической и разветвленной структуры.

    презентация, добавлен 05.03.2012

  • Анализ 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 21.09.2017

  • Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.

    реферат, добавлен 10.03.2011

  • Рекурсивные функции и реализация алгоритмов, методы решения данных соотношений. Анализ трудоемкости механизма вызова процедуры и вычисления факториала, логарифмические тождества. Рекурсивные алгоритмы и основная теорема о рекуррентных соотношениях.

    реферат, добавлен 12.07.2010

  • 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

  • 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 26.04.2019

  • Решение задач оптимизации и структурного синтеза. Поиск путей повышения эффективности генетических алгоритмов. Экспериментальная оценка эффективности методов с фрагментарными кроссовером и макромутациями. Решение NP-трудных задач дискретной оптимизации.

    статья, добавлен 19.01.2018

  • Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.

    реферат, добавлен 08.10.2011

  • Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.

    курсовая работа, добавлен 30.11.2009

  • Классификация структур данных. Алгоритмы поиска и сортировки массивов и файлов. Работа с последовательностями. Динамические структуры данных – виды списков и деревья поиска. Методы машинного представления графов, алгоритмы обхода, поиска кратчайших путей.

    учебное пособие, добавлен 02.04.2012

  • Обеспечение работы ИИС (Интеллектуальная информационная система). Автоматизированные системы распознавания образов. Генетические алгоритмы и моделирование биологической эволюции. Методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики.

    реферат, добавлен 16.03.2011

  • Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.

    научная работа, добавлен 26.08.2010

  • Понятие генетических алгоритмов как аналитических технологий, созданных и выверенных самой природой за миллионы лет ее существования. Особенности разработки системы, генерирующей решение с помощью генетических алгоритмов, характеристика их источника.

    курсовая работа, добавлен 21.10.2013

  • Описание системы автономной печати для 3D-принтера и алгоритмы самотестирования ее компонентов. Настройка подключения к 3D-принтеру, тестирование сервоприводов и температурных датчиков. Работа с файлами на съемном носителе. Вывод списка файлов на дисплей.

    статья, добавлен 16.03.2019

  • Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.

    контрольная работа, добавлен 15.03.2019

  • Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.

    курсовая работа, добавлен 21.02.2016

  • Рассмотрение проблемы создания органических компьютеров, построенных из живых нейронов, с помощью которых сегодня появляется возможность спроектировать новые поколения вычислительных устройств. Нейронные сети как способ решения сложнейших задач.

    статья, добавлен 26.04.2019

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.