Разработка и исследование комплексного эволюционного подхода для проектирования коллективов нейросетевых технологий моделирования и прогнозирования
Методы формирования структуры нейронных сетей и их обучения. Принципы автоматического определения способа и параметров формирования общего решения в коллективе. Использование полученных результатов для решения задач моделирования и прогнозирования.
Подобные документы
Анализ 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 03.11.2016Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015- 78. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Классификация подходов программной инженерии к разработке программного обеспечения ЭИС. Сущность и распространенные методы структурного подхода. Группы средств моделирования. Методы функционального моделирования SADT и DFD. Типы связей между функциями.
контрольная работа, добавлен 25.04.2015Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Основные принципы решения различных технических задач с использованием компьютерной техники. Описание формы сигнала математическим выражением. Структурная схема для моделирования последовательности импульсов. Выбор временного интервала моделирования.
курсовая работа, добавлен 19.12.2016Процесс математического моделирования. Персональные компьютеры обладают достаточным быстродействием и памятью для решения задач математического моделирования; на этой основе развиваются и информационно-компьютерные технологии "звукового" направления.
статья, добавлен 17.02.2023Характеристика значения задачи оптимизации. Исследование принципа эволюционного моделирования. Ознакомление со схемой реализации генной мутации. Рассмотрение способа решения проблемы получения недопустимых решений. Изучение блок-схемы программы.
курсовая работа, добавлен 24.03.2019Применение различных видов моделирования и типов моделей для преобразования природы. Выявление преимуществ компьютерного моделирования по сравнению с реальным экспериментом. Значение компьютерного моделирования для решения экологической проблемы.
статья, добавлен 27.01.2019- 85. Компьютерное зрение: распознавание человека по изображению лица с помощью нейросетевых технологий
Основные классы задач в распознавании человека по изображению лица. Поиск изображения в больших базах данных, задача контроля доступа. Нейросетевые методы распознавания человека по изображению лица. Архитектура нейронных сетей, разработка алгоритма.
курсовая работа, добавлен 06.06.2013 Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.
отчет по практике, добавлен 09.02.2019Исследование возможностей современных нейросетевых подходов к решению некоторых проблем в сфере иммунологии. Основные современные нейросетевые генеративные подходы, методы их обучения. Создание нейросетевой модели на языке программирования Python.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Применение искусственных нейронных сетей в задаче прогнозирования оставшегося времени безаварийной работы. Предварительная обработка телеметрических данных. Использование аппроксимации обобщенной функции Веибулла. Уменьшение влияния шумовых факторов.
статья, добавлен 29.06.2017Использование нейронных сетей при разработке тестов оценки психофизиологического состояния человека. Анализ НС как эффективного инструмента исследования человека. Особенности их использования для решения задач медицинской диагностики инфаркта миокарда.
статья, добавлен 07.03.2019Автоматизация передачи и обмена информацией. Поиск эффективного метода решения задач проектирования систем обработки речи. Обзор задач распознавания слитной речи. Методы решения задач распознавания слитной. Разработка системы распознавания речи.
отчет по практике, добавлен 30.03.2020Характеристика обучающих выборок, которые используются для обучения искусственных нейронных сетей. Сравнительный анализ значений медианы, полученных при проведении теста Краскела–Уоллиса для определения результатов обучения программных приложений.
статья, добавлен 28.11.2016Разработка целостной инфокоммуникационной технологии, обеспечивающей эффективную организацию и управления разновозрастных студенческих коллективов. Сущность матричной структуры образовательного процесса. Использование информационных технологий.
дипломная работа, добавлен 08.10.2018Изучение математических методов решения задач линейного программирования, построение сетевых моделей, систем массового обслуживания, методов прогнозирования и имитации процессов. Использование пакета MathCad и Excel для решения оптимизационных задач.
методичка, добавлен 28.11.2013Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.
статья, добавлен 25.02.2019Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Методы имитационного моделирования для прогнозирования экологических процессов. Системная динамика и агентное моделирование. Возможность реализации модели "хищник-жертва" каждым из обозначенных методов моделирования в программном продукте AnyLogic PLE.
статья, добавлен 21.05.2017Изучение основ процесса сушки пищевых продуктов. Исследование математических моделей и методов их решения. Разработка структуры информационной системы, алгоритма метода прямых для решения дифференциального уравнения в частных производных второго порядка.
презентация, добавлен 08.12.2014