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
Основные элементы теории множеств.Понятие подмножества. Алгебра множеств. Упорядочение элементов и прямое произведение. Взаимно однозначное соответствие между множествами. Определение соответствия. Отображения и функции. Понятие функционала, оператора.
реферат, добавлен 29.09.2008Описание подхода, основанного на элементах статистической теории обучения и вероятностных трактовках взаимозависимости между входами и выходами нейронных сетей по их обучению и тестированию. Задачи распознавания урофлоурограмм заболеваний в урологии.
статья, добавлен 13.01.2017Применение методов экспертного оценивания состояния аппаратных средств при диагностировании неисправностей компьютерной системы. Выбор процедуры нечеткого логического вывода с использованием лингвистических переменных в качестве математического аппарата.
статья, добавлен 30.10.2016- 104. Данные и знания
Общее представление о данных как фактах, характеризующих объекты, и о знаниях как структурированных данных в системах искусственного интеллекта. Продукционные, семантические и формальные модели представления знаний. Системы прямого вывода данных.
доклад, добавлен 21.05.2012 Уровни информационных процессов и основные характеристики баз данных. Поиск информации и сетевое хранилище данных. Проблемы разработки и сопровождения хранилищ. Системы распределенной обработки. Рациональное использование пространства памяти (плотность).
презентация, добавлен 21.02.2016Источники приобретения знаний. Технологии их обнаружения в базах данных. Задача индуктивного формирования понятий. Алгоритм качественного обобщения. Методы и этапы интеллектуального анализа данных. Средства представления знаний в Data Mining-модели.
презентация, добавлен 09.09.2017Характеристика операций, выполняемых с нечеткими множествами при эквивалентности, включение и объединении нечетких множеств. Формульное выражение алгебраического произведения и суммы совокупности нечетких наборов чисел. Понятие нечетких алгоритмов.
лекция, добавлен 21.10.2013Искусственная нейронная сеть, обеспечивающая последовательное выделение окрашенных гауссовых сигналов из смеси. Правило обучения каскадной нейронной сети, основанное на критерии минимума среднего квадрата ошибки предсказания, упрощающее реализацию сети.
статья, добавлен 22.07.2013Способы формального представления знаний как вопроса, возникающего в когнитологии, информатике, искусственном интеллекте: связи, структуры, язык, нотация. Представление в виде правил, с использованием фреймов и семантических сетей, нечетких высказываний.
контрольная работа, добавлен 10.04.2017Применение модуля программы, спроектированного на основе сверточной нейронной сети. Исследование способности нейронной сети к обучению на небольшом наборе данных в задаче классификации оружия на изображениях. Анализ результатов тестирования программы.
статья, добавлен 17.02.2019Место проблемы представления знаний в теории искусственного интеллекта. Отображение графически структуры семантической сети с помощью узлов и дуг, соединяющих их. Проведение исследования сущности кванторов. Создание критической массы программ-агентов.
реферат, добавлен 20.12.2017Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019Классификация систем управления и схемы архитектуры баз данных. Свойства и структурные элементы реляционных баз. Языки и среды программирования СУБД. Методы нормализации информации в таблицах. Организация локального и удаленного доступа к файлам сети.
лекция, добавлен 02.04.2019Описание подхода информационного обеспечения синтеза виртуальной реальности в условиях нечеткого представления контролируемых параметров. Разработка объектов виртуальной реальности на основе правил логического вывода с использованием алгоритма Мамдани.
статья, добавлен 28.04.2017Понятие искусственного интеллекта. Основные модели представления знаний. Характеристика семантической сети. Интеллектуальные и экспертные системы, их классификация. Системы управления базами данных. Модели данных: иерархические, сетевые и реляционные.
контрольная работа, добавлен 19.10.2010- 116. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Особенности применения нейронной сети с использованием библиотеки OpenCV для распознавания эмоций. Обучение нейронной сети, распознавание лиц из базы данных Yale Facesс помощью обучающего набора данных в рамках авторского проекта "Сурдотелефон".
статья, добавлен 25.02.2019Анализ разработки архитектуры интеллектуальной информационной системы. Создание правил для получения дополнительных данных с помощью методологии UML. Осуществление инфологического моделирования базы данных. Особенность проектирования базы знаний.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Исследование социально-экономических систем и процессов. Компьютерное моделирование задач теории множеств в среде Excel. Разработка интерфейсов используемых программ, схем размещения исходных данных, промежуточных и окончательных результатов расчетов.
практическая работа, добавлен 11.01.2020Характеристика основных способов построения сетей (топология сетей). Методы защиты от несанкционированного доступа к ресурсам сети. Функциональная схема корпоративной вычислительной сети предприятия, выбор и обоснование сетевой архитектуры и базы данных.
курсовая работа, добавлен 25.04.2011Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.
контрольная работа, добавлен 27.11.2014Понятие и концептуальные средства описания предметной области. Представление знаний в реляционной базе данных. Логические системы представления знаний. Методика работы конитолога по формированию поля знания. Методы определения функции принадлежности.
курсовая работа, добавлен 08.02.2012Описание модели Knowledge Net, предназначенной для формализации накопления, представления и использования знаний и данных единого информационного пространства интеллектуального предприятия, в рамках концепции Индустрия 4.0. Проектирование цифровых систем.
статья, добавлен 29.08.2021Описание метода нахождения нечеткого множества живучести. Решение задачи оптимального размещения k сервисных центров с наиболее возможной степенью живучести. Оценка степени живучести нечеткого графа при его обслуживании одним центром обслуживания.
статья, добавлен 19.01.2018Разработка искусственной нейронной сети, выделяющей акустический сигнал утечки из шума водопровода. Правило обучения сети, основанное на критерии минимума абсолютного значения момента четвертого порядка, упрощающее реализацию сети в реальном времени.
статья, добавлен 02.09.2013