Мягкие вычисления
Использование мягких вычислений для создания гибридных интеллектуальных систем. Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума. Нейронные сети, математическая модель нейрона. Генетическое программирование, деревья поколений.
Подобные документы
- 51. Динамическое программирование: Дискретно динамическая модель оптимального распределения ресурсов
Характеристика, общая постановка задачи динамического программирования и их реализация. Стохастические задачи динамического программирования. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана. Дискретно динамическая модель оптимального распределения ресурсов.
курсовая работа, добавлен 18.03.2015 Понятие "облачный". Использование облачных вычислений в робототехнике. Преимущества облачных вычислений, технические аспекты (Джеймс Кафнер). Повышение работоспособности с помощью облачной робототехники и автоматизации за счет новых возможностей.
реферат, добавлен 14.01.2014Программирование циклов для вычисления сумм и произведений рядов. Блок-схема алгоритма на основе цикла с параметром. Программирование циклов для вычисления таблицы значений функции. Анализ программирования вложенных циклов для вычисления сложных сумм.
курсовая работа, добавлен 11.11.2017Характеристика беспроводных сетей WiMax. Особенности организации канального уровня WiMax-сети в режиме mesh. Модель решения задачи маршрутизации совместно с распределением канальных ресурсов WiMax mesh-сети. Математическая модель WiMax mesh-сети.
статья, добавлен 19.06.2018Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.
книга, добавлен 18.01.2011Основные понятия математического программирования. Элементы выпуклого анализа: множества, функции. Свойства задач линейного программирования. Теория двойственности в линейном программировании. Нелинейное программирование: задачи условной оптимизации.
контрольная работа, добавлен 20.08.2015Использование математических методов и среды программирования для решения задач и различных вычислений. Рассмотрение способов добавления свойств и методов. Определение свойств и методов в конструкторе. Возможности создания нескольких методов в классе.
контрольная работа, добавлен 19.05.2022- 58. Нейронные сети
Фрагмент нейросети (входной и выходной слои). Простейшая линейная функция от двух входов. Трактовка работы сети для имитации прохождения по ней возбуждения, управления. Теорема о сходимости перцептрона. Метод обратного программного распространения ошибки.
презентация, добавлен 16.11.2014 Рассмотрение алгоритмов генетического программирования, позволяющих автоматически генерировать структуры нейронных сетей и базы правил систем управления на нечеткой логике. Проверка работоспособности данного подхода на тестовых и реальных задачах.
статья, добавлен 16.01.2018Краткая история развития искусственных нейронных сетей. Анализ факторов, влияющих на формирование цены на недвижимость. Математическая модель нейрона. Сравнение многослойного персептрона и радиально-базисной сети. Архитектурная и адаптивная динамика.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.
реферат, добавлен 10.03.2011Естественный отбор в природе. Представление объектов. Кодирование их признаков. Генетические операторы. Схема функционирования алгоритма. Задачи, решаемые с его помощью. Математическая постановка задачи оптимизации, основанной на природных механизмах.
курсовая работа, добавлен 28.05.2015Общая постановка задачи линейного программирования. Критерии оптимальности как количественная оценка оптимизируемого качества объекта. Графический метод решения задачи программирования. Сущность симплекс-метода, порядок расчета. Теорема двойственности.
курсовая работа, добавлен 01.02.2013Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019Практически важные задания по нахождению условного экстремума линейной функции. Математическая постановка задачи линейного целочисленного программирования. Расчет максимума функции при ограничениях по весу и объему. Методы целочисленной оптимизации.
курсовая работа, добавлен 26.01.2014Общая математическая модель квантового компьютера, методика математического моделирования квантовых вычислений с оптимизацией и схема аппаратного вычислительного ядра. Методика оценки увеличения производительности при моделировании квантовых вычислений.
статья, добавлен 25.05.2017Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013Понятие, определение и характеристика экономических задач, их постановка и реализация, автоматизация решения. Технологические и функциональные задачи при разработке информационных систем, описание алгоритмов. Содержание документа "Постановка задачи".
лекция, добавлен 18.03.2018Общая постановка задачи линейного программирования. Алгоритм перебора базисных решений систем линейных уравнений. Алгоритм симплексного метода. М-метод решения произвольной задачи линейного программирования. Алгоритм метода минимального элемента.
курс лекций, добавлен 30.07.2017Область применения и принципы проектирования нечетких систем управления, их внутренняя структура и компоненты. Нечеткие нейронные сети и системы управления на их основе, принцип работы и сферы применения. Адаптивные системы управления с нечеткой логикой.
контрольная работа, добавлен 10.06.2016Основные задачи линейного программирования, построение математической модели. Модель одноиндексной и двухиндексной задачи. Задача составления штатного расписания. Построение модели транспортной задачи и задачи с булевыми переменными (о назначениях).
методичка, добавлен 19.04.2015Описание эволюционного подхода к задаче структурной оптимизации нейро-фаззи сети на базе гибридных нейроподобных элементов, позволяющего выбирать тип синапса для каждой связи сети. Основные свойства моделируемой системы и ее входных и выходных сигналов.
статья, добавлен 19.06.2018Общее понятие о линейном программировании, условия постановки задачи оптимизации. Модели линейного программирования, основные формы его задач: стандартная, каноническая, двойственная. Порядок построения искусственного базиса и таблиц симплекс-метода.
курсовая работа, добавлен 09.04.2013Примеры задач компьютерного зрения. Методы машинного обучения. Модели нейронных сетей для задачи мульти-классификации и детектирования. Порядок создания системы детектирования и сегментирования предметов одежды на фото. Нейронные сети, модель SSD300.
статья, добавлен 18.07.2020Постановка задачи для создания систем лояльности покупателей. Анализ внедряемой программной платформы TradeLine и формирование требований к ее внедрению. Оценка готовности ИТ-инфраструктуры сети магазинов. Описание бизнес-процессов на предприятии.
научная работа, добавлен 09.04.2019