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 |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| 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.
27. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети // В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов: Учеб. пособие. - М.: Физматлит, 2001. - 224 с.
28. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных / Под редакцией В.П. Боровикова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - 288 с.
29. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.
30. Официальный сайт Emergent Neural Network Simulation System
[Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http: //grey.colorado. edu/emergent/index.php.
31. Официальный сайт FANN [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://leenissen.dk/fann/wp.
32. Официальный сайт IBM [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ibm.com.
33. Официальный сайт Mathworks [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www.mathworks .com.
34. Официальный сайт Neurosolutions [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www.neurosolutions .com.
35. Официальный сайт Oracle VirtualBox [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.virtualbox.org.
36. Официальный сайт PCSIM [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www.lsm.tugraz.at/pcsim.
37. Официальный сайт STATISTICA Automated Neural Networks - автоматизированные нейронные сети [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.statsoft.ru/products/STATISTICA_Neural_Networks
38. Официальный сайт VMWare [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// www.vmware.com.
39. Официальный сайт Wolfram Mathematica [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.wolfram.com.
40. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию / Б.Т. Поляк. М.: Наука, 1983. - 384 с.
41. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: Перцептрон и теория механизмов мозга / Ф. Розенблатт. - М. Мир, 1965. - 480 с.
42. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская и др. - М. Горячая линия - Телеком, 2004. - 452 с.
2011. Сидняев Н.И. Введение в теорию планирования эксперимента: учеб. пособие / Н.И. Сидняев, Н.Т. Вилисова. - М.: изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, - 463 с.
43. Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. Кн. 18 / Д.А. Тархов. - М.: Радиотехника, 2005. - 256 с.: ил.
44. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-e издание.: Пер. с ант. -М. Издательский дом "Вильямс", 2006. - 1104 с.: ил. - Парал. тит. ант.
45. Чезарини Ф., Томпсон, С. Программирование в Erlang / Ф. Чезарини, С. Томпсон. - М.: ДМК Пресс, 2012. - 488 с.
46. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities / J.J. Hopfield, Proceedings of National Academy of Sciences, vol. 79 no. 8, 1982. - pp. 2554-2558
47. Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators, Neural Netw., vol. 2, no. 5, pp. 359-366, 1989
48. IBM BladeCenter HS22 Technical Introduction [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www.redbooks .ibm.com/redpapers/pdfs/redp453 8. pdf.
49. Leshno M., Lin V.Y., Pinkus A., Schocken S. Multilayer feedforward networks with a nonpolynomial activation function can approximate any function, Neural Netw., vol. 6, no. 6, pp. 861-867, 1993
50. Levenberg K A method for the solution of certain problems in least squares, Quart. Appl. Math., vol. 2, pp. 164-168, 1944
Размещено на Allbest.ru
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
