Получение областей достижимости летательного аппарата
Характеристика видов кластеров, их основные качества и недостатки. Определение времени, потраченного на решение задачи нахождения области достижимости летательного аппарата с заданным управлением. История создания и усовершенствования нейронных сетей.
Подобные документы
Стадии предпроектного обследования. Методология Business Process Management. Характеристика, элементы и свойства сети Петри, правила срабатывания переходов. Понятие конфликта и его разрешения. Пример параллельной работы и построения дерева достижимости.
презентация, добавлен 06.09.2015Математическая постановка задачи движение подводного аппарата вдоль заданной траектории. Управление на основе техники Backstepping и с управление использованием наблюдателя. Имитационное моделирование движение подводного аппарата в среде MATLAB-Simulink.
дипломная работа, добавлен 27.12.2019Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
статья, добавлен 15.01.2019Характеристика мультиагентных систем на примере конкретной робототехнической системы. Анализ основных логических вычислений рассмотренной мультиагентной системы, которые выполняются при помощи нейронных сетей. Изучение задачи исследования местности.
статья, добавлен 29.07.2018Рассмотрение процесса настройки статических адресов и шлюзов по умолчанию на компьютерах. Анализ результатов проверки достижимости соседнего хоста. Ознакомление с порядком начальной настройки коммутатора. Характеристика конфигурирования коммутатора.
лабораторная работа, добавлен 17.11.2017История 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 16.12.2016Пути повышения эффективности итерационных процессов функционирования нейросетей и их обучения. Представление моделей в виде двухуровневых иерархических структур. Использование аппарата теории графов, теории нейронных сетей, механизма клеточных автоматов.
статья, добавлен 25.05.2017Биологический 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- 84. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.
книга, добавлен 09.09.2012Исследование графена и задачи теории перколяции. Анализ методов нахождения замкнутых контуров на графе. Алгоритмы нахождения замкнутых контуров на графе. Реализация метода для определения замкнутых областей на поверхности четырех и шестиугольной решеток.
курсовая работа, добавлен 10.01.2016Графическое решение задач линейного программирования. Нахождение максимального значения целевой функции. Построение области допустимых решений. Определение стоимости перевозок. Решение транспортной задачи. Достаточное условие разрешимости задачи.
контрольная работа, добавлен 04.02.2016Описание 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 04.04.2009Понятия, 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 06.06.2015Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Основы и принципы построения, обучения, функционирования, области применения и характеристики наиболее распространенных специализированных искусственных нейронных сетей (нейронных парадигм), предназначенных для решения различных классов прикладных задач.
учебное пособие, добавлен 09.09.2012Задача 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 20.02.2012Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009Базовые понятия и основные задачи искусственного интеллекта (ИИ). История развития систем ИИ. Представление входных данных. Различные подходы к построению систем ИИ. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Основные положения и применение нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 05.06.2011Мимеограф как что прообраз копировального аппарата. Томас Алва Эдисон как замечательный ученый и конструктор, который преподнес цивилизации огромное количество технических открытий, изобретатель мимеографа. Этапы эволюции аппарата и современность.
контрольная работа, добавлен 09.10.2013История создания первой компьютерной сети ARPANET, гипертекста и протокола объединения сетей TCP/IP. Решение проблемы индексирования текстов и мультимедийных ресурсов для быстрого поиска информации. Первый в мире гипертекстовый веб-браузер WorldWideWeb.
контрольная работа, добавлен 01.06.2015Осцилляторные 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 08.02.2013