Модели нейронов с памятью состояния для организации нейроэволюционных вычислений
Анализ модели нейрона, обладающей возможностью запоминания значения специально вводимого параметра состояния нейрона. Механизм реализации двухуровневой схемы эволюционирования нейронных сетей. Описание предлагаемых алгоритмов их функционирования.
Подобные документы
Описание генетических алгоритмов построения характеристических последовательностей установки или сброса триггера. Сущность и развитие эволюционных алгоритмов построения характеристических и идентифицирующих последовательностей для схем с памятью.
статья, добавлен 28.02.2016Анализ моделей адаптивного поведения. Модель эволюционного возникновения коммуникаций в коллективе роботов. Бионическая модель поискового адаптивного поведения. Основные принципы построения модели адаптивного поведения системы на базе нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Характеристика мультиагентных систем на примере конкретной робототехнической системы. Анализ основных логических вычислений рассмотренной мультиагентной системы, которые выполняются при помощи нейронных сетей. Изучение задачи исследования местности.
статья, добавлен 29.07.2018Главная особенность моделирования системы мониторинга состояния оборудования глобальной территориально-распределенной сети электронно-вычислительной машины с целью анализа характерных архитектур. Основная характеристика реализации модели на языке Java.
статья, добавлен 29.01.2019Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Понятие интеллектуальной информационной системы, классификация и особенности ИИС. Методика когнитивного анализа сложных ситуаций. Моделирование процессов обработки информации для принятия решений. Формальные логические модели. Модели нейронных сетей.
лекция, добавлен 02.04.2012Эксплуатация корпоративных сетей по планово-предупредительному способу. Анализ графиков определения запаса ресурса при возрастающих и убывающих во времени значениях прогнозирующего параметра. Сущность применения новых конструкторско-схемных решений.
статья, добавлен 14.05.2017Характеристика организации и функционирования искусственных нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Основные направления создания систем искусственного интеллекта при помощи компьютерных алгоритмов.
реферат, добавлен 13.10.2011Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Анализ состояния, тенденций развития корпоративных сетей. Схемы классификации их трафика, информационная структура. Архитектура интеллектуальной системы управления корпоративной сетью, алгоритм её функционирования. Метод расчета параметров потоков данных.
автореферат, добавлен 08.02.2018- 88. Нейронные сети
Особенности программирования модели формального нейрона и персептрона Розенблатта, алгоритм и правило Хебба. Искусственный нейрон с активационной сигмоидальной логистической функцией. Персептронная система распознания изображений и сетевой поверхности.
лабораторная работа, добавлен 08.10.2014 - 89. Разработка устройства для экспертной диагностики систем на основе нечеткой логики нейронных сетей
Определение работоспособности технологической системы по косвенным физическим параметрам. Алгоритмизация диагностики, разработка формальной модели принятия и оценки решений. Создание экспертного устройства нейронных сетей на основе нечеткой логики.
статья, добавлен 15.05.2017 Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016- 91. Нейронные сети
Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
научная работа, добавлен 26.08.2010 Описание работы поликлиники в модели IDF0. Краткие теоретические сведения о языке программирования С, созданного Д. Ритчи. Описание организации структур хранимых данных. Создание пользовательских функций приложения. Схемы алгоритмов работы приложения.
курсовая работа, добавлен 04.12.2017Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011Содержательное описание предметной области, ее идентификация. Задачи имитационного моделирования. Схема и описание бизнес-процесса. Выбор и обоснование инструментальных средств реализации имитационной модели, программное обеспечение ее функционирования.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018- 95. Выравнивание рядом динамики с оценкой погрешности. Метод наименьших квадратов логарифмический тренд
Нахождение коэффициентов логарифмической модели методом наименьших квадратов. Освоение методов логарифмической и линейной аппроксимации. Выявление значения функции в заданной точке. Анализ точности и правильности вычислений разработанных алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016 Использование мягких вычислений для создания гибридных интеллектуальных систем. Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума. Нейронные сети, математическая модель нейрона. Генетическое программирование, деревья поколений.
контрольная работа, добавлен 06.06.2011Компьютерное моделирование технического объекта. Применяемые численные методы в моделировании динамических систем. Алгоритмический анализ задачи и описание математической модели. Описание реализации модели в MathCad. Выводы по результатам исследований.
курсовая работа, добавлен 14.11.2013Изучение механизмов функционирования отдельных нейронов и их наиболее важного взаимодействия, для познания процессов поиска, передачи и обработки информации, происходящей в нейронной сети. Синапс как структура и функциональный узел между двумя нейронами.
статья, добавлен 09.06.2021Описание работы поликлиники в модели IDF0. Описание организации структур хранимых данных. Создание пользовательских функций приложения и схемы алгоритмов работы приложения. Возможности использования различных встроенных функций для работы со строками.
курсовая работа, добавлен 02.12.2017Определение видов нейронных сигналов, методики обучения и тестирования в зависимости от типа используемой автономной навигационной системы. Рассмотрение случаев, когда счисление ведётся на основе данных от лага, гирокомпаса или инерциальной системы.
статья, добавлен 28.10.2018