Разработка системы тестирования знаний студентов на основе нейронных сетей
Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
Подобные документы
- 26. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 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 26.04.2019Возможности современных информационных технологий и Интернета. Разработка клиент-серверной архитектуры построения больших искусственных нейронных сетей. Идентификация, аутентификация пользователей и защита информации в системе дистанционного обучения.
статья, добавлен 27.05.2018Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Характеристика алгоритма. Сетевые конфигурации. Многослойная сеть, которая может обучаться с помощью процедуры обратного распространения. Этапы выполнения алгоритма. Программа создания однонаправленной сети. Статистика использования других алгоритмов.
статья, добавлен 15.08.2020Повышение эффективности процесса построения экспертных систем путем разработки информационной технологии. Использование развивающейся системы представления знаний на базе модели искусственных нейронных сетей, системы распределенного сетевого ввода данных.
автореферат, добавлен 01.09.2018Анализ 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 29.07.2018Нейронные 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 17.01.2011Анализ рынка действующих электронных средств обучения. Основные требования к системам тестирования. Методическое обеспечение разработки электронного средства обучения по разделу "Операционные системы". Алгоритм разработки, описание процесса тестирования.
курсовая работа, добавлен 29.08.2015Разработка 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 30.04.2018Описание этапов разработки информационной системы персонализированного психологического тестирования с использованием экспертного оценивания. Процесс проектирования информационной системы. База данных и алгоритм проведения тестирования студентами.
статья, добавлен 01.02.2019- 37. Нейронные сети
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 Проведение тестирования с открытыми тестами как одна из актуальных задач проверки знаний студентов. Разработка методологии заданий открытой формы для компьютерного тестирования. Таблица результатов тестирования студентов. Алгоритм визуализации теста.
статья, добавлен 20.01.2018- 39. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Опыт применения нейронных сетей в экономических задачах. Моделирование эмпирических закономерностей по ограниченному числу экспериментальных и наблюдаемых данных. Табличный метод - основа искусственного интеллекта. Мониторинг банковской системы.
реферат, добавлен 15.03.2009Разработка программно-вычислительного комплекса, предназначенного для автоматизации тестирования знаний студентов по темам дисциплин учебного плана. Функционирование системы в глобальной сети Интернет. Способы построения системы, программное обеспечение.
дипломная работа, добавлен 06.06.2013Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Изучение принципа работы сверточных нейронных сетей. Исследование современных методов определения направления взгляда. Выбор технологий и библиотек необходимых для разработки приложения. Разработка веб-приложения. Основные типы слоев и методы оптимизации.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020Описание работы тестовой системы. Создание базы данных для системы проверки знаний. Функциональная модель IDEF0. Диаграммы потоков данных DFD. Схема базы данных в нотации Дейта. Разработка приложения HTest на языке Java 1.6 для тестирования данных.
курсовая работа, добавлен 09.05.2012Разработка и анализ метода инициализации параметров вейвлет-нейронных сетей на основе значений центральных частот базисных вейвлет-функций. Исследование эффективности, преимуществ и недостатков данного метода. Алгоритм формирования библиотеки вейвлетов.
статья, добавлен 07.08.2013- 46. Нейронные сети
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 Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Использование компьютерных технологий тестирования, их описание, значение и достоинства. Разработка технического задания для создания информационной системы. Выбор технического и программного обеспечения, проектирование приложения системы тестов.
дипломная работа, добавлен 03.03.2015Описание 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 12.07.2021