Использование нейронных сетей при построении модели счисления пути судна
Определение 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.
Подобные документы
Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Методы интеллектуального анализа данных, основанных на применении искусственных нейронных сетей, их ключевая особенность. Понятие репрезентативности исходных данных. Формирование обучающей выборки и оценка достоверности данных таблиц базы данных.
статья, добавлен 30.05.2017Задача целенаправленной предобработки обучающей выборки для ускорения обучения нейросети. Значение константы Липшица выборки, как индикатор сложности выборки. Показатели зависимости свойств обученных нейронных сетей от величины константы Липшица выборки.
статья, добавлен 08.02.2013Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях нейросетевых и нейрокомпьютерных технологий. Использование нейронных сетей при решении предоставления кредита в современном банке. Создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти.
контрольная работа, добавлен 29.11.2015Анализ градиента для некоторых случаев нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора – нового типа нейронной сети, специализированного на распознавании речи и преобразовании сигнала, позволяющего ускорить обучение по сравнению с перцептроном.
статья, добавлен 28.05.2017Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Теоретические основы нейронных сетей: применение, топология, обучения. Полезные свойства систем содержащих нейронные сети. Содержательная сущность поддержки принятия решений. Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений.
курсовая работа, добавлен 22.05.2018Основы и принципы построения, обучения, функционирования, области применения и характеристики наиболее распространенных специализированных искусственных нейронных сетей (нейронных парадигм), предназначенных для решения различных классов прикладных задач.
учебное пособие, добавлен 09.09.2012Характеристика 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 29.07.2018Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Нейронная сеть – система связанных и взаимодействующих друг с другом искусственных нейронов. В статье проведен анализ алгоритмов обучения нейронных сетей. Приведены последовательность действий при обучении этими алгоритмами, их достоинства и недостатки.
статья, добавлен 23.01.2021Способ организации работы интеллектуальной системы на основе гибридизаций нескольких технологий интеллектуальных вычислений. Разработка моделей гибридной системы. Модели вычислений, используемые в технологии экспертных систем и нейронных сетей.
статья, добавлен 29.04.2017- 64. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей. Возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 28.03.2022Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей; возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 10.04.2023Исследование совокупности приемов и правил для записи чисел цифровыми знаками. Характеристика истории возникновения систем счисления. Анализ системы счисления, римской системы счисления, а также систем счисления, применяемые в вычислительной технике.
контрольная работа, добавлен 30.08.2022Основные системы счисления. Основание системы счисления. Двоичная и шестнадцатеричная системы счисления. Соответствие чисел двоичной и шестнадцатеричной систем счисления. Перевод чисел из одной системы счисления в другую. Перевод дробных чисел.
презентация, добавлен 31.10.2017Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Сущность различных систем счисления. Анализ различия между цифрами и числами. Использование систем счисления с различными основаниями у разных народов. Широкое распространения десятеричной системы счисления. Перевод чисел из одной системы в другую.
реферат, добавлен 11.10.2012Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009Понятие системы счисления, таблица соответствия чисел в различных системах счисления. Алгоритм перевода дробной части числа, сложение и вычитание в позиционных системах счисления. Перевод чисел из десятичной системы счисления, сравнение ответов.
презентация, добавлен 27.03.2017Применение 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 29.06.2017- 74. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 - 75. Методика оценки эффективности методов кластеризации при построении интеллектуального репозитария
Исследование и анализ процесса организации интеллектуального репозитария электронной документации. Ознакомление с теоретическими аспектами кластеризации на основе нейронных сетей. Рассмотрение и характеристика структуры данных кластеризации Кохонена.
статья, добавлен 18.01.2018