Инверсно-прямой нейроконтроллер для формирования порога решающего устройства источника информации в инфокоммуникационной системе
Применение искусственных нейронных сетей. Выработка алгоритма синтеза контроллера, формирующего порог, который обеспечит заданные выходные реакции объекта управления (устройства), с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.
Подобные документы
- 76. 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 Анализ 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 03.12.2013Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Актуальные проблемы выделения изображений движущихся объектов на зашумленном фоне, фильтрации помех, оценки скорости объекта, его идентификации и сопровождения. Особенности систем обработки видеоизображений, построенные с применением нейросетевых методов.
статья, добавлен 02.02.2019Проблема распознавания кривых линий на сложном фоне шумовых точек и близких соседних кривых. Главные требования к обработке в современных экспериментах. Понятие и особенности эластичных нейронных сетей. Робастные методы оценки параметров и их применение.
статья, добавлен 08.02.2013Характеристика метода многокритериального программно-корректируемого управления. Суть применения генетического программирования, конечных автоматов и искусственных нейронных сетей для построения системы подчинения беспилотным летательным аппаратом.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Описание 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 04.04.2009Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014Сущность и способы применения методов теории нечетких множеств и искусственных нейронных сетей. Решение задачи скоординированного управления взаимодействием звеньев процесса доставки металла в морской порт при формирования рационального маршрута доставки.
статья, добавлен 14.07.2018Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Решение сложных интеллектуальных задач с помощью искусственных нейронных сетей. Автоматизация и гибридизация генетических алгоритмов аппарата нечеткой логики. Применения метода генетического программирования в селекции и репродукции новых пород деревьев.
статья, добавлен 18.01.2018Использование искусственных нейронных сетей для решения большого класса задач обработки информации. Процесс функционирования гибридной радиально-базисной нейронной сети. Обеспечение качества обработки информации в последовательном on-line режиме.
статья, добавлен 19.06.2018Методика нахождения наилучшего компоновочного состава технических средств автоматической системы управления технологическими процессами. Метод иерархий, модифицированный с использованием математического аппарата нечетких множеств и нейронных сетей.
статья, добавлен 27.11.2018Методики компонентного проектирования нейронных сетей для обработки баз знаний, представленных семантическими сетями. Использование унифицированной модели нейронной сети и компонентном подходе к работе с нейронными сетями; библиотека НС-компонент.
статья, добавлен 06.03.2019Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Основные понятия об искусственных нейронных сетях, дискретных преобразованиях Фурье и потоковых кодированиях информации. Формальная модель нейрона Мак-Каллока-Питтса и нейрона с альтернативными синапсами. Дискретное преобразование Фурье. Метод Хебба.
автореферат, добавлен 08.02.2013Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях нейросетевых и нейрокомпьютерных технологий. Использование нейронных сетей при решении предоставления кредита в современном банке. Создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти.
контрольная работа, добавлен 29.11.2015- 96. 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 Перцептрон - математическая модель обработки информации человеческим мозгом. Нейронная сеть - громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки данных, накапливающих и анализирующих экспериментальные знания.
реферат, добавлен 02.11.2020С помощью искусственных нейронных сетей получение вычислительных моделей связи баллов, полученных студентами на ЕГЭ и успеваемостью студентов на первых курсах. Перспективы применения Data Mining при создании систем поддержки решений и управления вузом.
статья, добавлен 19.09.2014- 99. 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 Ассоциативная память на основе искусственной нейронной сети. Извлечение информации из ассоциативной памяти. Степень ортогональности и ее оценка при помощи Евклидова расстояния. Ключевые характеристики, определяющие качество пространственной группировки.
статья, добавлен 29.06.2017