Распознавание образов с помощью неординарного алгоритма и программной реализации, осуществляющей функционирование новой разделенной структуры искусственной нейронной сети
Выявление закономерностей и свойств, применимых в искусственной нейронной сети. Построение графиков и диаграмм, определяющих степень удаленности между объектами. Моделирование, тестирование и отладка программной модели, использующей клеточный автомат.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Основы функционального программирования |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Иван |
| Дата добавления | 25.02.2015 |
| Размер файла | 4,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.
презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.09.2013Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.
контрольная работа [229,5 K], добавлен 28.05.2010Прогнозирование валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети. Общая характеристика среды программирования Delphi 7. Существующие методы прогнозирования. Характеристика нечетких нейронных сетей. Инструкция по работе с программой.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 12.11.2010Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.
лабораторная работа [2,3 M], добавлен 25.03.2014Нейронные сети и оценка возможности их применения к распознаванию подвижных объектов. Обучение нейронной сети распознаванию вращающегося трехмерного объекта. Задача управления огнем самолета по самолету. Оценка экономической эффективности программы.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 07.02.2013Обучение простейшей и многослойной искусственной нейронной сети. Метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Реализация в программном продукте NeuroPro 0.25. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.
курсовая работа [1019,5 K], добавлен 05.05.2015Изучение и реализация системы, использующей возможности Microsoft Azure для распределенного обучения нейронной сети. Рассмотрение функционирования распределенных вычислений. Выбор задачи для исследования; тестирование данного программного ресурса.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 20.07.2015
