Нейросетевые модели в задачах исследования строительных конструкций
Моделирование задачи многомерной аппроксимации значений критериев и обратной задачи определения входных параметров по заданным значениям критериев с помощью нейронной сети. Алгоритм реализации задачи аппроксимации. Нахождения разложения для критериев.
Подобные документы
Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Математическое моделирование технического объекта. Изучение понятия математической модели, свойств и классификации. Система Mathcad, основные функции. Алгоритмический анализ задачи. Графическая схема алгоритма. Описание реализации задачи в MathCad.
курсовая работа, добавлен 29.09.2013Анализ критериев оптимизации распределения заданий в мультипроцессорной системе. Нейросетевой метод на основе детерминированной асинхронной дискретной сети. Нейросетевые алгоритмы решения задачи распределения заданий в мультипроцессорной системе.
автореферат, добавлен 28.03.2018Применение процедур локальной аппроксимации для решения задачи классификации траекторий на основе критериев точечного сходства. Представление рядов в виде матричных наборов данных и применение алгоритма нечетких средних для их дальнейшей кластеризации.
статья, добавлен 27.02.2019- 5. Обращение операторов в нелинейной теории оболочек с помощью нейронной сети и генетического алгоритма
Применение нейронной сети для идентификации функции нагрузки тонкостенной оболочки по результатам наблюдений. Обоснование возможности аппроксимации зависимости между результатами наблюдений и неизвестными функциями обратных задач с помощью нейронной сети.
статья, добавлен 27.09.2016 Описание и общее исследование аппроксимации 3-й краевой задачи схемами повышенного порядка точности. Получение и анализ аппроксимации оператора конвективно-диффузионного переноса разностной схемой, при том, что она обладает 4-ым порядком погрешности.
статья, добавлен 28.07.2017Категории критериев разбиения на задачи на этапе проектирования подсистем. Группировка и пересмотр проекта путем инверсии задач. Отображение объектов аналитической модели на задачи проектной модели. Коммуникации между задачами и их синхронизация.
реферат, добавлен 06.03.2014Байесова регуляризация обучения и интерполяция функций без кросс-валидации. Оптимизация кластерной модели. Нейросетевые аппроксимации плотности распределения вероятности в задачах информационного моделирования. Фракталы, аттракторы, нейронные сети.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Задача аппроксимации ряда динамики, построение функции по конечному набору точек. Особенности минимаксной функции. Фрагмент программы создания и адаптации линейной сети. Результат аппроксимации данных. Традиционные методы сглаживания ряда динамики.
статья, добавлен 17.07.2013Предложение по решению задачи индексирования больших массивов информации. Особенности применения нейронной сети для точного ранжирования документов, имеющих шанс оказаться на высоких местах в выдаче по результатам более грубой оценки их релевантности.
статья, добавлен 26.04.2017Анализирование аппроксимации Фонга как метода для точного затенения полигонов, её математическое описание и алгоритм создания. Практическая демонстрация реализации затенения с помощью полигональной аппроксимации. Проект сферы, созданный по методу Фонга.
курсовая работа, добавлен 04.02.2014Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Решение задачи обучения нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения на основе объема страховых сборов на данный отчетный период. Расчет количества нейронов в скрытом слое и количества скрытых слоев. Исследование структуры нейронной сети.
статья, добавлен 29.09.2012Понятие и задачи аппроксимации и ее применение для использования эмпирических результатов. Постановка задачи интерполяции, кубический интерполяционный сплайн. Случаи глобальной интерполяции и этапы построения ее формул. Выполнение аппроксимации MathCAD.
курсовая работа, добавлен 13.10.2014- 15. Разработка параллельного алгоритма нахождения оптимального решения транспортной задачи на кластере
Подходы к решению транспортной задачи с помощью параллельных алгоритмов. Экспериментальные данные, полученные при выполнении параллельных алгоритмов нахождения решения транспортной задачи на кластере. Подходы к распараллеливанию методов решения задачи.
статья, добавлен 28.05.2017 Применение нечеткой нейронной сети на основе алгоритма Сугено путем аппроксимации управляющего напряжения, как функции координат системы, для реализации терминального управления. Описание базы правил и функции принадлежности, результаты применения сети.
статья, добавлен 21.02.2013Изучение биологических аналогов изучаемых нейронных сетей. Разбор задачи воссоздания перцептрона. Принципы обучения нейронной сети. Моделирование программ, показывающих работу перцептрона. Синапс и алгоритм передачи информационного сигнала в сети.
реферат, добавлен 22.03.2019Разработка 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 08.05.2018Порядок разрешения задачи о коммивояжере методом ветвей и границ, относящимся к методам дискретной оптимизации. Разработка общей схемы решения и составление математической модели задачи. Описание программной реализации алгоритма решения данной задачи.
курсовая работа, добавлен 29.04.2009Знакомство с вариантами решения практической задачи определения неучтенных потерь нефти в сети нефтепровода при жестких ограничениях на время счета. Анализ результатов исследования параллельной реализации алгоритма Голдберга "Проталкивание предпотока".
статья, добавлен 26.04.2019Анализ подходов адаптивного управления для задач управления объектами с переменной структурой. Описание структуры нейронной сети регулятора. Решение задачи управления и стабилизации вертикальной координаты электромеханической летающей модели вертолета.
статья, добавлен 28.05.2017Анализ существующих методов решения задачи распознавания человеческих лиц. Обнаружение местоположения лица на изображении методом цветового сегментирования. Моделирование процесса обучения искусственной нейронной сети на языке программирования C++.
дипломная работа, добавлен 24.05.2018Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Изучение задачи машинного моделирования системы. Характеристика метода имитационного моделирования, который позволяет проводить структурный, алгоритмический и параметрический синтез модели на компьютере. Определение особенностей процедур аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 20.02.2015Погружение структурной модели в пространство рецепторных и аксоновых полей - процесс, порождающий топологическую модель нейронной сети, по которой можно реализовать адаптивный алгоритм обработки данных. Сущность регуляризации параметров алгоритма.
статья, добавлен 10.05.2022