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
- 51. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Поиск как одно из наиболее часто встречающихся в программировании действий. Рассмотрена задача нечеткого поиска записей в реляционной базе данных. Алгоритм нечеткого поиска записей в таблице базы данных. Процесс выделения характерных элементов строк.
статья, добавлен 15.07.2020Распределение времен между заявками во входном и выходном потоках произвольным образом, не подчиняющихся какому либо определенному закону. Проведение исследования моделей теории массового обслуживания. Особенность использования теории нечетких множеств.
статья, добавлен 25.08.2020Характеристика модификации и обучения клеточно-автоматной прогнозной модели. Проведение исследования модифицированной системы проектов и методов прогнозирования временных рядов с памятью на базе теории нечетких множеств и линейных клеточных автоматов.
статья, добавлен 15.05.2017Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Использование системного и общего программного обеспечения как способа сокращения сроков разработки и повышения качества систем реального времени. Создание мобильных систем, организация псевдопараллельной обработки данных. Базовые операции ввода/вывода.
курсовая работа, добавлен 07.07.2009Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Основные элементы концепции хранилищ данных. Архитектуры глобальных хранилищ данных. Взаимосвязанные и независимые магазины данных. Анализ методов повышения эффективности алгоритмов обработки хранимых данных в связи с валообразным увеличением их объема.
статья, добавлен 15.08.2020Решение 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 29.09.2012Основные направления современного развития теории нечетких множеств Заде. Название языка, на котором происходит описание предметной области. Результаты и успехи, достигнутые при изучении и развития теории нечетких множеств, принципиально новые результаты.
дипломная работа, добавлен 17.01.2018Разработка Розенблаттом математической и компьютерной модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. Алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов. Основы нейросетевых технологий.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Этапы развития теории нечетких временных рядов. Основные понятия авторегрессии нечеткого временного ряда. Формализованная постановка задачи нечеткой кластеризации. Модель нечетких тенденций с характеризующими параметрами, ее компоненты и уравнения.
статья, добавлен 19.01.2018Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013Способы, удобные для представления структурированных знаний, типы графов. Характеристика объектно-ориентированного подхода к представлению знаний, который влечет за собой определенную методологию разработки и соответствующий стиль программирования.
контрольная работа, добавлен 26.08.2010Современные геоинформационные системы как новый тип интегрированных информационных систем. Особенности организации данных в геоинформационных системах. Связи между географической и атрибутивной информацией. Процессы сбора, обработки и вывода данных.
реферат, добавлен 27.12.2012Методы формирования категорных моделей сложных объектов. Анализ методов комплексного применения индуктивных и дедуктивных методов логического вывода для представления и предварительной обработки информации в информационно-аналитических системах.
статья, добавлен 31.08.2018Изучены вопросы формирования массива данных для построения искусственной нейронной сети, предназначенной для поиска взаимосвязей между социальными и экономическими параметрами развития регионов России. Исследования в области региональной компаративистики.
статья, добавлен 01.09.2021- 68. Метод буферизации запросов на передачу потоков реального времени по каналу телекоммуникационной сети
Разработка метода буферизации. Прогнозирование параметров сетевого трафика. Выбор рационального значения емкости памяти для буферизации запросов на передачу потоков реального времени по каналу телекоммуникационной сети. Построение нечеткой нейронной сети.
статья, добавлен 14.07.2016 Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018- 71. 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 - 72. Среда Delphi 7
Процесс обучения операторов ввода и вывода данных, создания программ с использованием оболочки Delphi 7. Основные свойства компонентов. Стандартные окна для ввода и вывода сообщений. Ввод данных из диалогового окна. Приложения по вкладкам формы.
курсовая работа, добавлен 10.06.2011 Приобретение и формализация знаний. Процедура приобретения знаний и разработка экспертной системы. Методы извлечения и получения экспертных знаний. Текстологическая и автоматическая обработка текстов. Повышение эффективности процесса представления знаний.
контрольная работа, добавлен 20.02.2013Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019- 75. Нейронные сети
Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011