Параметрическая идентификация моделей судов с применением статической нейронной сети
На базе информации о векторе состояния нелинейной модели и его производной формирование статической нейронной сети, аппроксимирующей правую часть уравнений динамики. Линеаризация сети, в результате которой определение коэффициентов линейной модели судна.
Подобные документы
Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024Процесс формирования параметров изменяемого пользовательского интерфейса. Возможность применения методов нейронных сетей для обработки характеристик и классификации категорий пользовательских интерфейсов; структура искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 08.03.2019Оценка прогностической значимости распространенных нейросетевых моделей для анализа ценностных составляющих приема участкового врача-терапевта. Модели на базе многослойного персептрона, радиально-базисной функции и обобщенно-регрессионной нейронной сети.
статья, добавлен 08.04.2022Изучены вопросы формирования массива данных для построения искусственной нейронной сети, предназначенной для поиска взаимосвязей между социальными и экономическими параметрами развития регионов России. Исследования в области региональной компаративистики.
статья, добавлен 01.09.2021Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.
статья, добавлен 30.05.2013Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.
дипломная работа, добавлен 05.11.2015Изучение принципа работы нейронной сети для распознавания образов на примере шумерского алфавита. Рассмотрение нейронной сети, которая должна точно распознавать идеальные векторы входа и с максимальной точностью воспроизводить зашумленные векторы.
статья, добавлен 24.02.2019Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Рассмотрение 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 30.08.2016MATLAB как пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Создание нейронной сети в графическом интерфейсе. Экспортирование созданной нейронной сети в рабочую область.
контрольная работа, добавлен 30.05.2016Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019- 38. 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 Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Искусственная 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 22.07.2013Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.
статья, добавлен 14.04.2022Рассмотрение и характеристика сущности процесса реализации нейронной сети для автономной навигации мобильного робота, используя данные, собранные с ультразвуковых датчиков, которые установлены на его корпусе. Ознакомление с архитектурой нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.
статья, добавлен 01.02.2019- 45. Применение нейронных сетей для построения модели прогнозирования состояния городской воздушной среды
Характеристика процессов распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Описание нейросетевых моделей прогнозирования и определение их эффективности. Пример построения структуры нейронной сети для прогнозирования распределения диоксида азота.
статья, добавлен 29.05.2017 Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.
статья, добавлен 19.01.2018Метод представления знаний при проектировании модели. Требования к качеству восприятия информации, отображаемой на дисплеях. Схема простой многослойной искусственной нейронной сети. Неформальное определение когнитивной карты. Искажения изображения.
дипломная работа, добавлен 13.02.2016Дейтаграммный способ передачи пакетов между узлами составной сети. Разделение IPадреса на номер сети и номер узла на основе классов. Деление блоков адресов на части с помощью маски. Правила выделения адресных блоков. Принципы статической маршрутизации.
учебное пособие, добавлен 20.05.2014- 49. Построение модели вычислительной сети для её применения в процессе поддержки работоспособности сети
Формирование методик локализации проблемы в сети и выявление комплекса организационно-технических мероприятий их исправления. Сетевые сегменты, объединённые системой каналов передачи данных и коммутаторов. Модели поддержки работоспособности сети.
статья, добавлен 22.08.2020 - 50. Нейронные сети
Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011