Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений
Теоретические основы нейронных сетей: применение, топология, обучения. Полезные свойства систем содержащих нейронные сети. Содержательная сущность поддержки принятия решений. Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений.
Подобные документы
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 26.04.2019Характеристика системы поддержки принятия решений и ее области применения в медицине. Системный анализ и современные информационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений в ситуации, требующей сложного аналитического рассмотрения.
статья, добавлен 23.01.2019Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017- 29. 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 Описание системы для визуального представления методов поддержки принятия решений. Обзор и анализ наиболее часто применяемых методов поддержки принятия решений в научных расчетах/проектах. Разработка программного обеспечения, тестирование и отладка.
дипломная работа, добавлен 14.08.2020Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Анализ методов поддержки принятия решений. Основные понятия систем поддержки принятия решений. Выбор языка программирования для разработки программного обеспечения. Разработка алгоритма и программы, принятия решения по выбору исследуемой технологии.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Многообразие задач принятия решений, языки их описания. Выбор в условиях неопределенности. Решение как компромисс и баланс интересов. Юридическая ответственность за решения, принятые с применением систем поддержки. Хранилища данных для принятия решений.
реферат, добавлен 26.08.2010Анализ методов поддержки принятия решений для их использования при проектировании ЛВС. Разработка прототипов пользовательского интерфейса, финальные алгоритмы программы. Архитектуры систем поддержки принятия решений, метод ранжирования альтернатив.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Характеристика метода вывода на основе прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Технологическая схема парового компенсационного объема. Этапы модифицированного CBR-цикла для интеллектуальных систем поддержки принятия решений.
статья, добавлен 19.01.2018Этапы 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 17.05.2013Системы поддержки принятия решений (СППР), их классификация и процедура осуществления. Информационные технологии поддержки принятия управленческих решений, установка программного обеспечения. Структура хранилища данных. Характеристика рынка услуг СППР.
курсовая работа, добавлен 08.03.2013Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018- 40. 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 Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Разработка 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 30.04.2018Нейронные 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 17.01.2011Обзор существующих технологий поддержки принятия решений и их применений в банкинге. Роль информационных технологий в банковской отрасли. Анализ перспектив оптимизации систем принятия решений в банковской отрасли на примере SAS Intelligent Decisioning.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020Анализ 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- 46. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Основные 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 09.09.2012Компьютерная автоматизированная система как система поддержки принятия решения, рассмотрение основных задач и функций. Знакомство с требованиями к системе поддержки принятия решений обработки заявок на техническое обслуживание сотрудников предприятия.
статья, добавлен 27.01.2019Обзор информационных систем различных классов, используемых для проектирования и поддержки инженерных сетей. Исследование критериев практической пригодности систем и их совместная оценка. Информационная поддержка экспертных оценок и принятия решений.
статья, добавлен 27.02.2017