Современные методы нейросетевого исследования
Обзор нейросетевого метода обработки данных, который автоматизирует процесс представления знаний и способствует сокращению времени разработки. Выбор архитектуры, процесс обучения нейронной сети. Элементы теории нечетких множеств. Система нечеткого вывода.
Подобные документы
- 26. Базы знаний
Хранение знаний для обработки программами и достижения подобия человеческого интеллекта. Использование теории представления знаний из когнитологии. Назначение и функции баз знаний. Традиционные языки программирования. Механизм логического вывода.
реферат, добавлен 29.04.2015 Описание предметной области c использованием правил продукционной системы. Исследование семантической сети как одного из способов представления знаний. Особенность построения семантической сети. Разработка базы знаний на языке представления знаний.
статья, добавлен 17.02.2019Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.
статья, добавлен 19.01.2018Приемы нечеткого моделирования систем. Понятие оператора дополнения множества. Применение нечетких импликаций для получения логического вывода. Строение модели классификатора и его проектирование. Упрощение базы правил и цель генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 18.04.2014Изучение проектирования современных распределенных интеллектуальных систем. Введение специальных механизмов, использующих вероятностные, эмпирические или нечеткие методы учета неполноты информации. Анализ неточного вывода на основе факторов уверенности.
статья, добавлен 24.08.2020Процесс формирования параметров изменяемого пользовательского интерфейса. Возможность применения методов нейронных сетей для обработки характеристик и классификации категорий пользовательских интерфейсов; структура искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 08.03.2019Обработка нечисловых данных и снижения их субъективности при проведении федеральных статистических наблюдений. Использование лингвистических шкал для обработки нечисловых данных. Плюсы использования визуального интерфейса нечеткого ввода данных.
статья, добавлен 05.05.2019Обучение адаптивных нейро-нечетких сетей (ANFIS) для решения задач классификации деталей. Возможности ANFIS для решения задачи классификации втулок с помощью системы нечеткого вывода. Зависимость точности работы системы от количества обучающих выборок.
статья, добавлен 08.05.2018Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.
статья, добавлен 14.04.2022Сравнение схем нечеткого вывода. Уравнения, описывающие их. Способы создания иерархических систем: с выполнением фаззификации/дефаззификации промежуточных переменных и без нее. Отличие нечеткой энтропии от классической. Создание экспертной системы.
статья, добавлен 18.01.2018Система управления реляционными базами данных и математические методы обработки информации. Подключение продуктов к сети интернет и их постоянное обновление. Сбор и обработка экологических данных. Использованием различных моделей представления знаний.
реферат, добавлен 04.05.2014Разработка алгоритма оценки выполнения обучаемым упражнения на компьютерном тренажере перегрузочной машины. Упражнения для автоматизированного обучения операторов перегрузочных машин, вычисление коэффициента усвоения с использованием нечеткого вывода.
статья, добавлен 30.05.2017Построение средств интеллектуального анализа данных для нечетких реляционных серверов. Задачи кластеризации и выявления зависимостей в форме нечетких продукций. Гибридный алгоритм использования нечеткой нейронной сети в качестве DM для реляционных данных.
статья, добавлен 17.01.2018Топологии 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- 40. Интелектуальная мультиагентная система сбора и анализа данных для моделей знаний предметных областей
Методы построения мультиагентной системы посредством логической оценки получаемых данных. Построение нейронной сети с нейронами, обладающими памятью и интегральной логикой. Реализация логики на основе генетического алгоритма совершенствования "генов".
статья, добавлен 13.01.2017 Суть процедур информационной технологии обработки данных в зависимости от видов представления сведений. Обоснование этапов обрабатывания информации. Освоение методики разработки программы создания и корректировки файла. Правила записи в программный код.
курсовая работа, добавлен 26.10.2016Инновационное развитие предприятий как важный процесс, благодаря которому может быть обеспечена стабильность национальной экономики. Характеристика способов оценки инновационного потенциала машиностроительного предприятия методом нечетких множеств.
статья, добавлен 26.11.2018Разработка модели представления низкоинтенсивной атаки в виде аддитивного наложения атакующего воздействия и легального сетевого трафика. Исследование эффективности разработанного метода. Анализ современных техник противодействия низкоинтенсивным атакам.
статья, добавлен 30.07.2017Разработка архитектуры и алгоритмов функционирования стабильно-пластичной дискретной нейронной сети адаптивной резонансной теории, которая может распознавать объекты, изменяющиеся в дискретные моменты времени. Использование зашумленных исходных данных.
статья, добавлен 06.02.2017Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Исследование и анализ результатов сравнения нейронной сети на основе формальных понятий с другими методами классификации данных. Ознакомление с методами классификации данных на реальных датасетах. Характеристика антимононотонности соответствия Галуа.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Нечеткие и лингвистические переменные в описании объектов и явлений с помощью нечетких множеств. Логико-лингвистическое описание систем. Особенности модели управления паровым котлом. Анализ системы CubiCalc на примере модели управления грузовиком TRACKXY.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Исследование принципа работы с аналитической платформы Deductor для создания законченных прикладных решений. Определение входных и выходных переменных. Методы нормализации данных и обучения нейронной сети. Запуск программы и способы вывода решений.
контрольная работа, добавлен 18.10.2014Процесс создания инструментальной среды для разработки и сопровождения ментальных моделей представления знаний в информационных системах, способность к развитию научно-образовательных сред. Образ рабочего стола персонального средства информатизации.
лабораторная работа, добавлен 06.04.2023Оценка прогностической значимости распространенных нейросетевых моделей для анализа ценностных составляющих приема участкового врача-терапевта. Модели на базе многослойного персептрона, радиально-базисной функции и обобщенно-регрессионной нейронной сети.
статья, добавлен 08.04.2022