Особенности прогнозирования спортивных событий на основе использования аппарата нейронных сетей
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.
Подобные документы
Методы обработки данных и построения архитектур нейронных сетей для выполнения поведенческого анализа вредоносного программного обеспечения. Сделаны выводы требованиях к данным в рамках рассматриваемой задачи и об эффективности предложенной методики.
статья, добавлен 05.09.2021Разработка программного обеспечения, используемого для анализа и прогнозирования хоккейных матчей. Описание интерфейса пользователя. Алгоритм сравнения двух команд, для прогноза матчей. Описание функций приложения и обработка данных, контрольный пример.
курсовая работа, добавлен 28.05.2014Исследование 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 10.12.2019Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Изучение 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 29.04.2017Суть 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 22.08.2020Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Нейросетевые 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 12.01.2012Знакомство 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 26.11.2015Важность применения моделей, основанных на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг. Потенциальные области применения искусственных нейронных сетей. Некоторые типовые задачи, решаемые с их помощью.
статья, добавлен 01.09.2018Описание алгоритма централизованного выбора головного кластерного узла для гомогенных сенсорных сетей CHS на основе диаграмм Вороного с улучшенными характеристиками энергетической эффективности. Критерий прогнозирования поведения мобильной сенсорной сети.
автореферат, добавлен 31.07.2018Разработка методики для автоматической сегментации спутниковых снимков по нескольким классам (здания, реки, дороги) на базе сверточных нейронных сетей. Особенности подготовки изображения для тренировки нейронной сети. Оценка эффективности нейронных сетей.
статья, добавлен 11.01.2018Определение сущности системы поддержки принятия решений. Ознакомление с понятием "система искусственного интеллекта". Рассмотрение особенностей использования нейронных сетей в финансах и бизнесе. Анализ преимуществ прогнозирования на нейронных сетях.
курсовая работа, добавлен 17.10.2021Примеры задач компьютерного зрения. Методы машинного обучения. Модели нейронных сетей для задачи мульти-классификации и детектирования. Порядок создания системы детектирования и сегментирования предметов одежды на фото. Нейронные сети, модель SSD300.
статья, добавлен 18.07.2020- 115. Искусственные сети
Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012 Определение экспертных систем, достоинство, назначение, области применения. Законы теории вероятностей. Использование Байесовых сетей. Пример построения простейшей байесовской сети. Представление сети Байеса в программе Netica. Расчет в байесовской сети.
курсовая работа, добавлен 14.07.2012- 117. Разработка моделей для прогнозирования и анализа данных с применением пакета программ STATISTICA
Анализ методов и технологий Data Mining. Применение искусственных нейронных сетей. Освоение среды Data Miner и разработка моделей анализа данных с применением программ STATISTICA. Анализ результатов применения моделей прогнозирования и анализа данных.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019 История развития нейросетей, характеристика их главных задач. Особенности архитектуры и параметры обучения. Краткое описание программы Neural Network Wizard. Изучение принципов работы программного эмулятора нейрокомпьютера. Сбор статистики по процессу.
реферат, добавлен 14.10.2013- 119. Типы нейронных сетей
Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019 Оценка механизма формирования спроса, предложения, биржевой цены на фондовом рынке. Выбор структуры модели искусственной нейронной сети прямого распространения для эффективного решения класса задач анализа, прогнозирования финансовых временных рядов.
курсовая работа, добавлен 13.03.2018Классификация 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 26.09.2017Длина сегментов сети. Оборудование и компоненты. Архитектура локальных сетей. Особенности топологии "звезда". Кабели на основе экранированной витой пары. Подготовка сегментов, настройка Windows XP для работы в локальной сети. Открытие доступа к ресурсам.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Оборотные средства как совокупность оборотных производственных фондов и фондов обращения в денежном выражении, их структура и компоненты. Проектирование программного обеспечения, используемого для анализа и прогнозирования показателей их использования.
статья, добавлен 26.04.2019- 125. Нейронные сети
Сеть встречного распространения. Первый слой Кохонена. Выход слоя Гроссберга. Обучение сети встречного распространения. Осуществление интерполяции кодов. Послойность сети и матричное умножение. Градиент квадратичной формы, начальная точка и длина шага.
презентация, добавлен 16.10.2013