Побудова та дослідження моделі штучної нейронної мережі для вирішення задач класифікації об'єктів у багатопоточних комп'ютерних середовищах
Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | дипломная работа |
Язык | украинский |
Дата добавления | 24.07.2013 |
Размер файла | 2,8 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.
Як вхідні дані обрано кількість нейронів у шарах за замовчанням.
Для розпізнавання символів користувач може або намалювати його у полі Drawing Area, при виборі відповідного або ж завантажити готове зображення із жорсткого диску.
Результати тестів буде зображено на рисунках 4.5 - 4.9
Рисунок 4.5 - Розпізнана буква W
Рисунок 4.6 - Розпізнана буква V
Рисунок 4.7 - Розпізнана буква O
Рисунок 4.8 - Розпізнана буква T
Рисунок 4.9 - Розпізнана одиниця
Як видно з наведених прикладів реалізована система повністю справляється з поставленою задачею.
4.6.2 Тестування швидкості роботи програмного забезпечення при його роботі в одно та багатопоточних комп'ютерних середовищах
Оскільки головною метою даної роботи була розробка моделі нейронної мережі для роботи у багатопоточних середовищах, то тестуватися буде процес навчання нейронної мережі. Для цього буде проведено аналіз показників швидкодії продукту на різних системах з різною кількістю процесорів. В тестових умовах буде проводитись порівняння двох реалізацій навчання нейронної мережі, а саме паралельної та послідовної моделі.
У таблиці 4.1 приведено технічні характеристики комп'ютерів, на яких тестувалось програмне забезпечення.
На кожному з наведених нижче комп'ютерів було проведено по 10 тестових запусків програм. Дані, отримані під час тестування було занесено до таблиць 4.2 - 4.5.
До таблиць 4.6 та 4.7 зведені середні дані з усіх тестів паралельної та послідовної організації навчання нейронної мережі відповідно.
Таблиця 4.1 - Параметри експериментальних комп'ютерів
Критерій |
Тест № 1 |
Тест № 2 |
Тест № 3 |
Тест № 4 |
|
Процесор |
Intel (R) Celeron (TM) CPU 2.66 GHz |
AMD Athlon (TM) 64 x2 Dual core processor 4600+ 2.3 GHz |
Intel (R) Core (TM) i3 CPU 550 3.2GHz |
Intel (R) Core (TM) 2 quad CPU Q6600 2,4GHz |
|
Ядра |
1 |
2 |
2 |
4 |
|
Операційна система |
Windows 7 32 bit |
Windows 7 64 bit |
Windows 7 64 bit |
Windows 7 64 bit |
Таблиця 4.2 - Результати тесту № 1
Паралельна реалізація |
Послідовна реалізація |
||||
Кількість ітерацій |
Час, с |
Кількість ітерацій |
Час, с |
||
1 |
320 |
568 |
340 |
680 |
|
2 |
385 |
786 |
375 |
630 |
|
3 |
453 |
915 |
380 |
808 |
|
4 |
348 |
679 |
336 |
585 |
|
5 |
333 |
538 |
368 |
690 |
|
6 |
307 |
520 |
305 |
551 |
|
7 |
343 |
728 |
430 |
806 |
|
8 |
359 |
683 |
354 |
664 |
|
9 |
442 |
841 |
371 |
695 |
|
10 |
342 |
650 |
343 |
643 |
Таблиця 4.3 - Результати тесту № 2
Паралельна реалізація |
Послідовна реалізація |
||||
Кількість ітерацій |
Час, с |
Кількість ітерацій |
Час, с |
||
1 |
328 |
123 |
346 |
223 |
|
2 |
347 |
128 |
328 |
212 |
|
3 |
342 |
126 |
403 |
265 |
|
4 |
308 |
116 |
303 |
198 |
|
5 |
346 |
128 |
372 |
248 |
|
6 |
343 |
127 |
358 |
237 |
|
7 |
403 |
140 |
332 |
218 |
|
8 |
356 |
130 |
366 |
238 |
|
9 |
445 |
157 |
435 |
273 |
|
10 |
405 |
142 |
340 |
219 |
Таблиця 4.4 - Результати тесту № 3
Паралельна реалізація |
Послідовна реалізація |
||||
Кількість ітерацій |
Час, с |
Кількість ітерацій |
Час, с |
||
1 |
339 |
43 |
344 |
85 |
|
2 |
330 |
42 |
316 |
76 |
|
3 |
380 |
49 |
380 |
92 |
|
4 |
378 |
49 |
592 |
143 |
|
5 |
378 |
49 |
307 |
76 |
|
6 |
297 |
38 |
337 |
83 |
|
7 |
390 |
53 |
403 |
98 |
|
8 |
494 |
63 |
340 |
82 |
|
9 |
334 |
42 |
288 |
70 |
|
10 |
405 |
53 |
434 |
107 |
Таблиця 4.5 - Результати тесту № 4
Паралельна реалізація |
Послідовна реалізація |
||||
Кількість ітерацій |
Час, с |
Кількість ітерацій |
Час, с |
||
1 |
338 |
48 |
326 |
146 |
|
2 |
451 |
64 |
375 |
163 |
|
3 |
289 |
41 |
402 |
172 |
|
4 |
357 |
50 |
352 |
151 |
|
5 |
318 |
45 |
324 |
139 |
|
6 |
372 |
53 |
300 |
128 |
|
7 |
409 |
59 |
283 |
121 |
|
8 |
391 |
56 |
339 |
146 |
|
9 |
331 |
46 |
383 |
164 |
|
10 |
289 |
42 |
366 |
157 |
Таблиця 4.6 - Середні значення всіх тестів паралельної конфігурації
тест №1 |
тест №2 |
тест №3 |
тест №4 |
|||||||||
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
|
363 |
690,8 |
0,526 |
362 |
131,7 |
2,751 |
372,5 |
48,1 |
7,744 |
355 |
50,4 |
7,034 |
Таблиця 4.7 - Середні значення всіх тестів послідовної конфігурації
тест №1 |
тест №2 |
тест №3 |
тест №4 |
|||||||||
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
Середня кількість ітерацій |
Середній час, с |
Серед. кількість ітерацій за с |
|
360 |
675,2 |
0,533 |
358 |
233,1 |
1,537 |
374,1 |
91,2 |
4,102 |
345 |
148,7 |
2,320 |
Для визначення ефективності розробленого продукту, було введено поняття середньої кількості ітерацій за 1 секунду. Даний показник дає можливість говорити про швидкодію ПП, оскільки наглядно показує, яка кількість ітерацій відбувається за одиницю часу.
На основі результатів тестування побудовано графік, зображений на рисунку 4.10.
Рисунок 4.10 - Результати тестування
Провівши аналіз отриманих даних можна зробити наступні висновки:
1. При використанні системи з одним процесором спостерігається збільшення часу виконання програми з розпаралелюванням обчислень. Це зумовлено насамперед тим, що йде витрачання часу на створення потоків, але самого розпаралелювання як такого не відбувається, оскільки доступним ресурсом є тільки 1 ядро процесора. При використанні ж багатопроцесорних систем явно спостерігається збільшення швидкодії програмного продукту.
2. При використанні більш потужних комп'ютерних систем спостерігається зростання швидкодії програмного продукту.
3. Зростання швидкості є пропорційним кількості ядер процесора комп'ютера, тобто чим більше ядер використовується, там швидше у відсотковому відношенні працює програма з розпаралелюванням процесів, на відміну від послідовної реалізації такого ж алгоритму.
Висновки до розділу
Розділ присвячено опису програмної реалізації поставленої задачі. Проведено опис основних функцій програмного забезпечення та варіантів його використання. В результаті тестування було отримано дані, на основі яких зроблено висновок, що багатопоточні середовища при використанні паралельних алгоритмів організації обчислень дають змогу значно пришвидшити алгоритми роботи програми.
5. Організаційно-економічний розділ
5.1 Функціонально-вартісний аналіз (ФВА)
На створення програмного продукту (ПП) витрачаються значні трудові та фінансові ресурси, отже необхідний ретельний аналіз усіх можливих варіантів створення ПП, який дозволить вибрати найбільш раціональний варіант. Одним із сучасних методів економічного аналізу ПП є функціонально-вартісний аналіз (ФВА) [21].
ФВА - це метод комплексного техніко-економічного дослідження функцій об'єкта, що спрямований на оптимізацію співвідношення між якістю виконання вкладених функцій у продукт, та витратами, які забезпечать його реалізацію. ФВА проводиться у два етапи: функціональний аналіз та вартісний аналіз.
Темою організаційно-економічної частини дипломного проекту є техніко-економічне обґрунтування (ТЕО) етапів розробки програмного продукту "модель штучної нейронної мережі для вирішення задач класифікації об'єктів у багатопоточних комп'ютерних середовищах".
Даний розділ містить економічне обґрунтування вибору оптимального плану розробки програмної функціональності.
5.2 Обґрунтування функцій програмного продукту
5.2.1 Виділення основних функцій
Виділимо основні функції, які повинна виконувати дана програма:
F1 - встановлення параметрів нейронної мережі;
F2 - навчання нейронної мережі;
F3 - подання символу для розпізнавання;
F4 - виведення одержаних результатів.
5.2.2 Опис основних функцій ПП
Розглянемо варіанти реалізації цих функцій:
F1:
a) введення параметрів з клавіатури;
б) завантаження рекомендованих параметрів.
F2:
a) навчання нейронної мережі з параметрами;
б) завантаження готової та навченої конфігурації мережі;
в) збереження конфігурації мережі після навчання.
F3:
а) введення символів за допомогою зовнішніх пристроїв;
б) завантаження символів з файлу.
F4:
а) виведення результатів на екран;
По розглянутим варіантам будуємо морфологічну карту (рис.5.1).
Рисунок 5.1 - Морфологічна карта
Побудуємо позитивно-негативну матрицю варіантів реалізації основних функцій (таблиця 5.1).
Таблиця 5.1 - Позитивно-негативна матриця
Основні функції |
Варіанти реалізації |
Переваги |
Недоліки |
|
F1 |
а) |
Можливість моделювання процесу без прив'язки до файлу |
Низька продуктивність роботи мержі |
|
б) |
Мінімальний час отримання вхідних даних |
Необхідність додаткових ресурсів для зв'язку програми з файлом |
||
F2 |
а) |
Можливість встановити самостійно необхідні параметри |
Можливо неправильно підібрати параметр чи помилки при навчанні |
|
б) |
Не витрачається час на навчання, відсутність помилок при навчанні |
Не має доступу до зміни параметрів |
||
в) |
Можливість збереження найкращих параметрів |
Збереження невдалої конфігурації у файл вдалої |
||
F3 |
а) |
Можливість моделювання процесу без прив'язки до файду |
Збільшення часу отримання даних для моделювання |
|
б) |
Мінімальний час отримання вхідних даних |
Необхідність додаткових ресурсів для зв'язку програми з файлом |
||
F4 |
а) |
Велика наочність отриманої інформації |
Повторення процесу моделювання кожен раз при необхідності (дані не зберігаються) |
5.3 Обґрунтування системи параметрів
Для характеристики розроблюваного ПП можна використати наступну систему параметрів:
· Х1 - час розрахунку параметрів моделі, сек;
· X2 - розмір модуля, що загружається, Кб;
· X3 - час для завантаження даних з файлу, сек;
· X4 - наочність інформації, що відображається, %;
· X5 - коефіцієнт використання ПП, %.
По даним технічної літератури і досвіду попередніх розробок визначаємо гірші, середні та кращі значення параметрів (таблиця 5.2) [21]:
Таблиця 5.2 - Основні параметри ПП
Назва параметра |
Позначення параметра |
Одиниця виміру |
Значення |
|||
гірше |
середнє |
Краще |
||||
Час розрахунку параметрів моделі |
X1 |
Сек |
3 |
0.1 |
0.05 |
|
Розмір модуля, що загружається |
X2 |
Кб |
5000 |
3000 |
1200 |
|
Час для завантаження даних із файлу |
X3 |
Сек |
0.1 |
0.01 |
0.001 |
|
Наочність інформації, що відображається |
X4 |
Доля одиниці |
1 |
80 |
100 |
|
Коефіцієнт використання ПП |
X5 |
Доля одиниці |
10 |
40 |
100 |
По даним цієї таблиці будуємо бальні оцінки основних параметрів програмного продукту. Гіршому значенню відповідає бальна оцінка 1, середньому - 5, кращому - 10 (рис.5.2 - 5.6).
Рисунок 5.2 - Бальна оцінка часу розрахунку параметрів моделі
Рисунок 5.3 - Бальна оцінка розміру модуля, що загружається
Рисунок 5.4 - Бальна оцінка час для завантаження даних із файлу
Рисунок 5.5 - Бальна оцінка коефіцієнту наочність інформації, що відображається
Рисунок 5.6 - Бальна оцінка коефіцієнт використання ПП
На основі рішення експертної комісії, в склад якої входять 5 спеціалістів, кожному одиничному показнику якості продукту ставиться у відповідність ранг. Найбільш важливому (на думку експерта) ставиться ранг 1, менш важливому 2 - і т.д.
Розрахуємо коефіцієнт конкордації (узгодженості) експертних оцінок (таблиця 5.3).
Таблиця 5.3 - Результати ранжування параметрів
Позначення параметра |
Назва параметра |
Одиниця виміру |
Ранг параметра по оцінкам експертів |
Сума рангів Ri |
Відхилення Di |
D2i |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|||||||
X1 |
Час розрахунку параметрів моделі |
Сек |
5 |
5 |
4 |
5 |
4 |
23 |
8 |
64 |
|
X2 |
Розмір модуля, що загружається |
Кб |
1 |
2 |
1 |
1 |
1 |
6 |
-9 |
81 |
|
X3 |
Час для завантаження даних із БД |
Сек |
4 |
3 |
3 |
4 |
2 |
16 |
1 |
1 |
|
X4 |
Наочність інформації, що відображається |
Доля одиниці |
3 |
4 |
5 |
3 |
5 |
20 |
5 |
25 |
|
X5 |
Коефіцієнт використання ПП |
Доля одиниці |
2 |
1 |
2 |
2 |
3 |
10 |
-5 |
25 |
|
15 |
15 |
15 |
15 |
15 |
75 |
0 |
196 |
Обчислюємо суму рангів кожного параметра:
, для (5.1)
де rij - ранг і-го параметра, визначений j-м експертом, N - кількість експертів, n - кількість параметрів. . Перевіримо значення суми рангів, яке повинно дорівнювати
(5.2)
Дійсно:
Середня сума рангів:
(5.3)
Відхилення суми рангів кожного параметра від середньої суми рангів:
(5.4)
Сума відхилень по всім параметрам має дорівнювати 0, що виконується:
Знаходимо квадрат відхилень по кожному з параметрів та суму квадратів відхилень всіх параметрів.
Тепер знайдемо коефіцієнт узгодженості (конкордації):
(5.5)
(5.6)
(5.7)
Порівнюючи отриманий коефіцієнт W=0,72 з нормативною величиною Wн (яка для засобів обчислювальної техніки та ПП дорівнює 0.67) отримаємо, що (0,72>0,67), тобто дані заслуговують на довіру. Можемо користуватися результатами експертного опитування для подальших розрахунків.
Вагу параметрів будемо визначати методом розстановки пріоритетів на основі рішення експертної комісії (таблиця 5.4).
Значення коефіцієнтів:
(5.8)
де параметри, що порівнюються
Використовуючи значення (див. табл.4) будуємо квадратну матрицю
А= ||.
Таблиця 5.4 - Експертне порівняння параметрів
Параметри |
Експерти |
Підсумкова |
Чисельне |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
оцінка |
Значення |
||
X1, X2 |
> |
> |
> |
> |
> |
> |
1.5 |
|
X1, X3 |
> |
> |
> |
> |
> |
> |
1.5 |
|
X1, X4 |
> |
> |
< |
> |
< |
< |
0.5 |
|
X1, X5 |
> |
> |
> |
> |
> |
> |
1.5 |
|
X2, X3 |
< |
< |
< |
< |
< |
< |
0.5 |
|
X2, X4 |
< |
< |
< |
< |
< |
< |
0.5 |
|
X2, X5 |
< |
> |
< |
< |
> |
< |
0.5 |
|
X3, X4 |
> |
< |
< |
> |
< |
< |
0.5 |
|
X3, X5 |
> |
> |
> |
> |
< |
> |
1.5 |
|
X4, X5 |
> |
> |
> |
> |
> |
> |
1.5 |
Вагомість кожного параметра будемо обчислювати за формулами:
(5.9)
(5.10)
(5.11)
(5.12)
де - відносна оцінка i-го параметра;
- вагомість i-го параметра за результатами оцінок всіх експертів, - числове значення оцінки;
- відносна оцінка і-го параметра на другому кроці;
- вагомість i-го параметра за результатами оцінок всіх експертів на другому кроці.
Результати розрахунків (таблиця 5.5):
Таблиця 5.5 - Розрахунок пріоритету параметрів
Пара-метри |
Параметри Xj |
1-й крок |
2-й крок |
|||||||
Xi |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
Bi |
ji |
Bi| |
ji | |
|
X1 |
1.0 |
1.5 |
1.5 |
0.5 |
1.5 |
7 |
0.28 |
34 |
0.2957 |
|
X2 |
0.5 |
1.0 |
0.5 |
0.5 |
0.5 |
3 |
0.12 |
14 |
0.1217 |
|
X3 |
0.5 |
1.5 |
1.0 |
0.5 |
1.5 |
5 |
0.2 |
22 |
0.1913 |
|
X4 |
1.5 |
1.5 |
1.5 |
1.0 |
1.5 |
6 |
0.24 |
27.5 |
0.2391 |
|
X5 |
0.5 |
1.5 |
0.5 |
0.5 |
1.0 |
4 |
0.16 |
17,5 |
0.1521 |
|
Сума |
25 |
1 |
115 |
1 |
Перевіримо, чи варто нам виконувати подальші ітерації:
(5.13)
, що складає 5% відхилення від попереднього .
Відносна оцінка , отримана на останній ітерації розрахунків, вважається коефіцієнтом вагомості () i-того параметра. Згідно з нею судять про пріоритетність параметра.
5.4 Аналіз варіантів реалізації функцій
На основі порівняльного аналізу реалізації функцій, їх переваг та недоліків, коефіцієнтів вагомості параметрів, залишимо наступні 4 варіанти реалізації функцій:
1) F1a + F2a + F3б + F4а;
2) F1a + F2б + F3б + F4a;
3) F1б + F2б + F3б + F4а;
4) F1б + F2б + F3б + F4а;
Визначимо рівень якості обраних розв'язків за формулою:
(5.14)
Та варіантів виконання за формулою:
(5.15)
де - коефіцієнт важливості (табл.4);
- бальна оцінка якості, знаходиться з графіків (рис.5.1-5.5);
- число параметрів, яке прийняте в якості критерію вибору оптимального варіанта схемного розв'язку.
Розрахуємо показники рівня якості для кожного варіанта реалізації функцій (таблиця 5.6):
, (5.16)
де - показник технічного рівня першої функції k-го варіанту реалізації основних функцій виробу.
Таблиця 5.6 - Розрахунок рівня якості
Основна Функція |
Варіант реалізації ПП |
Параметр реалізації функції |
Абсолютне значення параметра |
Оцінка параметра в балах |
Коефіцієнт важливості параметра |
Коефіцієнт рівня якості |
|
F1 |
а |
X3 |
0.090 |
0.5 |
0.1913 |
0.096 |
|
б |
X3 |
0.005 |
7.2 |
0.1913 |
1.377 |
||
F2 |
a |
X2 |
2700 |
5.8 |
0.1217 |
0.706 |
|
б |
X2 |
2900 |
5.2 |
0.1217 |
0.633 |
||
в |
X1 |
0.07 |
4 |
0.2957 |
1.183 |
||
F3 |
a |
X4 |
70 |
4.4 |
0.2391 |
1.052 |
|
б |
X4 |
90 |
7.6 |
0.2391 |
1.817 |
||
F4 |
а |
X4 |
40 |
2.5 |
0.2391 |
0.598 |
= F1a + F2a + F3б + F4а = 3.80;
= F1a + F2б + F3б + F4a = 2.96;
= F1б + F2б + F3б + F4а = 3.79;
= F1б + F2б + F3б + F4а = 5.01.
Отже, найкращим на етапі функціонального аналізу є четвертий варіант реалізації, оскільки йому відповідає найбільше значення коефіцієнта технічного рівня - 5,01.
5.5 Економічний аналіз варіантів ПП
5.5.1 Визначення витрат на розробку ПП
Витрати на розробку кожного варіанту ПП знайдемо за допомогою наступної формули:
(5.17)
де - зарплата разом з відрахуваннями;
- витрати на оплату машинного часу;
- накладні витрати.
Витрати на оплату праці розробників ПП:
, (5.18)
де - денна зарплата програміста, - трудомісткість розробки ПП.
Визначимо вихідні дані для розрахунку трудомісткості ПП:
· кількість наборів даних вхідної інформації - 2;
· кількість різновидів форм вихідної інформації - 3;
· за ступенем новизни що розробляється завдання відноситься до групи А;
· за складністю алгоритм відноситься до першої групи;
· складність організації контролю вхідної і вихідної інформації:
а) вхідний контроль - група 12;
б) вихідний контроль - група 22;
· - трудомісткість виконання робіт; для завдань групи А та першої групи складності алгоритму складає 90 людино-днів (норма часу розрахована на восьми годинний робочий день при п'ятиденного робочого тижня).
Тепер знайдемо загальну трудомісткість розробки:
, (5.19)
де - поправковий коефіцієнт, який враховує групу складності, ступінь новизни і вид інформації, що використовується:
Кп = (К1 • m+ К2 • n+ К3 • р) / (m + n + р), (5.20)
де K1, K2, К3 - поправкові коефіцієнти, що визначаються за таблицею "Поправкові коефіцієнти для розрахунку трудомісткості робіт";
m, n, р - відповідно ПІ, ПДІ, БД кількість наборів даних. ,
- поправковий коефіцієнт, що враховує складність контролю вхідної та вихідної інформації, .
- поправковий коефіцієнт, який враховує рівень мови програмування, .
- поправковий коефіцієнт, який враховує використання стандартних модулів, .
Отже, знаходимо загальну трудомісткість розробки ПП:
людино-днів
Визначимо потрібну кількість працівників, що будуть виконувати розробку програмного продукту. Оскільки запланований строк розробки 12 місяців, то:
, (5.21)
де - річний фонд робочого часу, =253 дні.
Отже
людина.
Врахувавши, що в розробці приймали участь два інженер-програміст 2-ї категорії з місячною зарплатою грн. Тоді денна зарплата при 5-денному робочому тижні:
грн. (5.22)
Основна заробітна плата:
грн. (5.23)
Додаткова зарплата:
грн. (5.24)
Таким чином, фонд заробітної плати програміста дорівнює:
(5.25)
Вартість машинного часу, витраченого на налагодження ПП, визначається за формулою:
, (5.26)
де - собівартість однієї машинної години роботи ЕОМ, грн.;
- машинний час, необхідний для налагодження ПП, год.
Собівартість однієї машинної години визначається за формулою:
(5.27)
де - річні експлуатаційні витрати, грн;
- річний фонд корисної роботи ЕОМ, год (визначається виходячи з календарного річного фонду часу за винятком вихідних, свят і добового режиму роботи).
Річний фонд часу корисної роботи ЕОМ складає:
(5.28)
де - кількість робочих днів у році ( = 253 днів);
- номінальна кількість годин щодоби роботи пристрою (8год);
- кількість годин у році на поточний ремонт та обслуговування (15% від ).
Тоді год.
Річні експлуатаційні витрати визначаються за наступною формулою:
(5.29)
де - основна і додаткова заробітна плата персоналу, який обслуговує техніку;
- відрахування на соціальні заходи (37.5% від фонду оплати праці персоналу, що обслуговує техніку);
- амортизаційні відрахування (25% від , де - вартість машини);
- витрати на електроенергію;
- витрати на ремонт ЕОМ (0.04, де - вартість машини);
- інші витрати.
Так як вартість машини дорівнює = 7000 грн.,
то =0.25• 7000 =1750 грн.,
=0.04•7000 =280 грн.
Так як потужність ЕОМ становить - = 400 Вт, вартість 1 кВт/г - = 0.243 грн., а річний фонд корисного часу роботи ЕОМ - = 1720 год, то витрати на електроенергію за рік складають:
грн. (5.30)
Один інженер з окладом 2000 грн. обслуговує 4 ЕОМ, а середня кількість робочих днів у місяці складає 21.1, то денна заробітна плата інженера становить:
грн;
людино-дні - трудомісткість інженера;
Таким чином, фонд заробітної плати інженера дорівнює:
грн. (5.31)
Отже, відрахування від заробітної плати в пенсійний фонд, фонд соціального страхування, фонд зайнятості складають:
= 0.375 • = 0.375 • 5056.5 = 1896.2 грн.
Інші витрати приймаються в розмірі 7% від суми всіх попередніх статей витрат:
=0.07 • (1896.2+5056.5 +167.184+1750+280) =640.5 грн.
Таким чином, сума експлуатаційних витрат, що забезпечують функціонування використовуваних технічних засобів, дорівнює:
=1896.2+5056.5 +167.184+1750+280+640.5 = 9790.4 грн.
Отже, вартість однієї машинної години складає:
грн. =1200год.
Таким чином, вартість машинного часу становить:
грн.
=5.69•1200 =6828 грн.;
грн.
Функціонально необхідні витрати на створення програмного продукту визначаються за формулою:
грн. (5.32)
5.5.2 Оцінка техніко-економічного рівня варіантів ПП
Визначимо показник техніко-економічного рівня за формулою:
(5.33)
де - коефіцієнт рівня якості і-го варіанту;
- вартість розробки ПП і-го варіанту.
Проведемо оцінку варіантів рішення, порівнюючи показники техніко-економічного рівня:
;
;
;
.
Самим раціональним варіантом буде четвертий, оскільки він має максимальне значення
Висновки до розділу
В результаті виконання економічного розділу були систематизовані і закріплені теоретичні знання в області економіки та організації виробництва використанням їх для техніко-економічного обґрунтування розробки методом ФВА. У даному дипломному проекті виконаний ФВА програмного продукту. Запропоновано чотири різних варіанти реалізації даного програмного продукту. Найбільш ефективним є останній варіант, показаний в таблиці 5.7.
Таблиця 5.7 - Результати аналізу
Назва показника |
Позначення |
Одиниця виміру |
Числове значення |
|
Узагальнений показник рівня якості |
Кт. р |
5,01 |
||
Показник техніко-економічного рівня якості ПП |
Кт.е. р |
0,000056435 |
||
Загальні витрати на розробку ПП |
Спп |
грн. |
88774,42 |
6. Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях
В результаті дипломного проектування був створений програмний продукт, що має в своїй основі змодельовану та навчену нейронну мережу для розпізнавання образів. Даний програмний продукт може використовуватися в різноманітних умовах. Автором рекомендується його використання в дослідницьких лабораторіях, обладнаних за принципом комп'ютерних аудиторій. Саме тому в даному розділі буде проведено опис такої дослідницької лабораторії.
Зрозуміло, що в даному приміщенні знаходиться комп'ютерна техніка, під час роботи з якою, зазвичай немає яскраво виражених загроз для життя та здоров'я людини. Проте є приховані загрози, такі як погіршення зору, випромінення, біль у спині та м'язах кистей рук. Тому необхідно забезпечити такі умови праці, щоб зменшити ризик для здоров'я людей.
Проект виконаний з урахуванням вимог охорони праці, пожежної та екологічної безпеки виробництва.
В даному розділі на основі аналізу шкідливих і небезпечних виробничих факторів в приміщенні, яке проектуються, передбачені заходи, направлені на створення здорових, безпечних умов праці, пожежної безпеки.
6.1 Аналіз умов праці в приміщенні, де експлуатується програмне забезпечення. Заходи з охорони праці
Згідно "Гігієнічна класифікація праці" (затверджено наказом МОЗ України № 528 від 27.12.2001 року), робота з розробленим програмним продуктом відноситься до 2 класу (таблиця "Класи умов праці за показниками напруженості трудового процесу").
6.1.1 Аналіз приміщення
Використання програмного продукту буде проводитись у приміщенні, показаному на рисунку 7.1, геометричні розміри зведено до таблиці 7.1.
Кількість працюючих у приміщенні 2. У приміщенні знаходиться 3 столи, 4 стільці, 2 комп'ютери, 1 принтер, 1 телефон, 1 шафа, 1 тубмбочка.
Рисунок 6.1 - План робочого приміщення
Таблиця 6.1 - Розміри приміщення
Найменування |
Значення |
|
Довжина, м |
6.0 |
|
Ширина, м |
4.0 |
|
Висота, м |
3.0 |
|
Площа, м2 |
24.0 |
|
Об'єм, м3 |
72 |
6.1.2 Повітря робочої зони
Відповідно до ДСН 3.3.6.042-99 [8] роботу, що виконується в лабораторії, можна віднести до категорії легка Ia, оскільки вона виконується сидячи і не вимагає фізичної напруги. Оптимальні значення параметрів мікроклімату, прийняті проектом, наведені у таблиці 6.2.
Таблиця 6.2 - Норми мікроклімату робочої зони об'єкту
Період року |
Категорія робіт |
Температура С0 |
Відносна вогкість % |
Швидкість руху. повітря, м/с |
|
Холодна |
легка-1 а |
22 - 24 |
40 - 60 |
0,1 |
|
Тепла |
легка-1 а |
23 - 25 |
40 - 60 |
0,1 |
Для забезпечення оптимальних параметрів мікроклімату в лабораторії проводяться перерви у роботі співробітників, що працюють у приміщенні, з метою його провітрювання. Існують спеціальні системи кондиціонування, які забезпечують підтримання у приміщенні балансу оптимальних параметрів мікроклімату.
Контроль параметрів мікроклімату в холодний і теплий період року здійснюється не менше 3-х разів в зміну (на початку, середині, в кінці).
Прилади контролю - термометр, психрометр, анемометр.
6.1.3 Виробниче освітлення
Відповідно до ДБН В.2.5-28-2006 [3] роботи, що виконуються в приміщенні відносяться до V розряду зорових робіт. Передбачається використання комбінованого природного (верхнє освітлення поєднується з бічним), і комбінованого штучного (загальне і місцеве освітлення робочих місць світильниками) і суміщеного освітлення. У світильниках місцевого освітлення використовуються люмінесцентні лампи, нормального виконання.
У виробничих приміщеннях прийнята система загального рівномірного освітлення. Норми параметрів освітлення приведено в таблиці 6.3.
Таблиця 6.3 - Санітарні норми параметрів освітлення приміщення
Характеристика зорової роботи |
Розряд зорової роботи |
Штучне освітлення |
Природне освітлення |
Суміщене освітлення |
||||
Освітленість, лк |
КЕО% |
|||||||
При комбінованому освітленні |
При загальному освітленні |
При верхньому або комбінованому освітленні |
При бічному освітленні |
При верхньому або комбінованому освітленні |
При бічному освітленні |
|||
Малої точності |
V6 |
300-200 |
200-100 |
3 |
1 |
1,8 |
0,6 |
В небезпечних місцях з високим ступенем ризику травматизму при аварійному відключенні освітлення передбачається система евакуаційного освітлення, а також аварійне освітлення, світильники приєднані до незалежного джерела живлення, справність перевіряється один раз в квартал. Контроль освітленості на робочому місці проводиться за допомогою люксметрів не рідше, ніж один раз на квартал (або на вимогу) у всіх виробничих приміщеннях.
Проводиться чищення скла вікон та світильників не менше двох разів на рік, а також замінюються перегорілі лампи по мірі їх виходу з ладу.
На даному підприємстві згідно СН 181-70 передбачається пофарбування стін і стелі в світлі тони з відносно невеликою насиченістю і високим коефіцієнтом віддзеркалення; застосовувати теплі тони, необхідно дотримувати контрасти між теплими і холодними тонами (оскільки стіни забарвлені в теплі тони, то устаткування забарвлено в холодні).
Для збереження зору працівників у хорошому стані необхідно робити невеликі перерви, щоб дати очам відпочити, а також дотримуватись визначеної відстані, на якій працівники повинні знаходитись від комп'ютера.
6.1.4 Захист від виробничого шуму і вібрації
Джерелами шуму в приміщенні є вентилятор ЕОМ і принтер. Звук, створюваний вентилятором, можна класифікувати як постійний. Рівень звукового тиску, створюваний цим джерелом, настільки малий, що практично збігається з фоновим.
Допустимий рівень вібрації на робочому місці:
· для 1 ступеня шкідливості до 3 дБ;
· для 2-3 - 1-6 дБ;
· для 3 - більше 6 дБ.
Параметрами постійного шуму, що підлягають нормуванню, є рівні звукового тиску 8 дБ в октавних смугах частот з середньогеометричними частотами 16, 31.5, 63, 125, 250, 500, 1000, 2000, 4000, 8000 Гц, рівні звуку 80 дБА згідно ДСН 3.36.037-99 [8].
Допустимі значення октавних рівнів звукового тиску, рівнів звуку на робочих місцях в приміщеннях з комп'ютерною технікою слід приймати згідно таблиці 6.4.
В приміщеннях із ЕОМ корегований рівень звукової потужності не перевищує 45 дБА.
Вібрація на робочих місцях, що створюється ЕОМ, не вище значень, які представлені в таблиці 6.5.
Таблиця 6.4 - Норми параметрів значення октавних рівнів
Призначення приміщення та умови |
Рівні звукового тиску, дБ, в октанових смугах частот з середньогеометричними частотами, Гц |
Рівні звуку, дБА |
||||||||||
16 |
31,5 |
63 |
125 |
250 |
500 |
1000 |
2000 |
4000 |
8000 |
|||
Приміщення без роботи ЕОМ |
- |
- |
63 |
52 |
45 |
39 |
35 |
32 |
30 |
28 |
40 |
|
Приміщення при роботі ЕОМ |
85 |
75 |
67 |
57 |
49 |
44 |
40 |
37 |
35 |
33 |
45 |
Для зниження шуму на шляху його розповсюдження передбачається розміщення в приміщенні штучних поглиначів. Віброізоляція здійснюється за допомогою спеціальної прокладки під системний блок, що послаблює передачу вібрацій робочому столу.
Таблиця 6.5 - Гранично допустимі рівні вібрації на робочому місці, дБ
Нормований параметр |
Середньогеометричні частоти октанових смуг, Гц |
Коректовані та еквівалентні рівні, дБ |
||||||
2 |
4 |
8 |
16 |
31,5 |
63 |
|||
Віброшвидкість |
79 |
73 |
67 |
67 |
67 |
67 |
72 |
|
Віброприскорення |
25 |
25 |
25 |
31 |
37 |
43 |
30 |
Службами відділу охорони праці передбачено періодично проводити виміри виробничого шуму, вібрації на робочих місцях, котрі вимірюються за допомогою приладів вимірниками шуму і вібрації ВШВ-2, ВШВ-2п. Передбачено істотне ослаблення шуму якісним монтажем окремих вузлів комп'ютерів і своєчасним проведенням планового запобіжного ремонту.
6.1.5 Випромінювання
Одним із шкідливих апаратних забезпечень ЕОМ для людського організму є дисплеї, побудовані на основі електронно-променевої трубки, які являються джерелами електростатичного поля, м'якого рентгенівського, ультрафіолетового, інфрачервоного, видимого, низькочастотного, наднизькочастотного та високочастотного електромагнітного випромінювання (ЕМВ).
Енергія рентгенівського та частини інших випромінювань повністю поглинається склом екрана. Навколо працюючого монітору виникають електромагнітні поля низької частоти (від 5 Гц до 400 кГц).
Граничнодопустима напруженість електростатичного поля на робочих місцях не перевищує рівнів, наведених в ТСО'99, ДСанПіН 3.3.2-007-98 [7], ДНАОП 000.131-99 [5].
Таблиця 6.6 - Параметри електромагнітних неіонізуючих випромінювань і електростатичного поля
Смуга частот, кГц |
Електричне поле, В/м |
Магнітне поле, нТл |
|
0,005-2 |
10 |
200 |
|
2-400 |
1,0 |
25 |
Поверхневий електростатичний потенціал не перевищує 500 В.
Для захисту користувачів ПК від дії електромагнітних випромінювань передбачені наступні заходи:
· встановлені заземлені захисні фільтри для екранів моніторів (СР-фільтри фірми Polaroid CP Universal Gold), які зменшують випромінювання видимого діапазону на 60 %, випромінювання ELF+VLF на 99,6 %, збільшують контрастність в 50 разів.
· віддаль від екрана монітору до користувача становить 600-700 мм;
6.1.6 Електробезпека
Електробезпека - система організаційних і технічних заходів та засобів, що забезпечують захист людей від шкідливої і небезпечної дії електричного струму, електричної дуги, електричного поля і статичної електрики.
Електричний струм, проходячи через тіло людини, зумовлює перетворення поглинутої організмом електричної енергії в інші види і спричиняє термічну, електролітичну, механічну і біологічну дію.
Відповідно ГОСТ 12.1.038-82 допустимі рівні напруги дотику (Uд) і струму, що проходить через тіло людини (Iд) дорівнює: при нормальному режимі роботи електроустаткування Uд = 2В, а Iд = 0,3мА при ф ? 10хв; при аварійному - відповідно 36В і 6мА, при ф > 1c.
Однофазний дотик зустрічається частіше, ніж двофазний. Величина струму, який проходить через людину при однофазному дотику, визначається по формулі:
,
де Uф = 220 - фазна напруга, В;
Rл = 4000 - опір тіла людини, Ом;
Ro - опір нейтралі заземлення, Ом.
Напруга дотику розраховується по формулі:
Uпр = Iл* Rл = 55*4 = 220В.
Як видно з порівняння при порушені ПБЕ (правил безпечної експлуатації електроустановок споживача) можливі електротравми з тяжкими наслідками.
На робочому місці виконуються наступні вимоги електробезпеки:
ПК, периферійні пристрої ПК та устаткування для обслуговування, електропроводи та кабелі за виконанням та ступенем захисту відповідають класу зони за ПВЕ (правила влаштування електроустановок), мають апаратуру захисту від струму короткого замикання та інших аварійних режимів.
Лінія електромережі для живлення ПК, периферійних пристроїв ПК та устаткування для обслуговування, виконана як окрема групова три провідна мережа, шляхом прокладання фазового, нульового робочого та нульового захисного провідників. Нульовий захисний провідник використовується для заземлення (занулення) електроприймачів.
Нульовий захисний провід прокладено від стійки групового розподільчого щита. Площа перерізу нульового робочого та нульового захисного провідника в груповій три провідній мережі є більшою площі перерізу фазового провідника. ПК, периферійні пристрої ПК та устаткування для обслуговування, підключаються до електромережі тільки з допомогою справних штепсельних з'єднань і електророзеток заводського виготовлення.
Штепсельні з'єднання та електророзетки крім контактів фазового та нульового робочого провідників мають спеціальні контакти для підключення нульового захисного провідника.
Електромережу штепсельних розеток для живлення персональних ПК, периферійних пристроїв ПК та устаткування прокладено по підлозі поряд зі стінами приміщення, в металевих трубах і гнучких металевих рукавах з відводами відповідно до затвердженого плану розміщення обладнання та технічних характеристик обладнання. Металеві труби та гнучкі металеві рукави заземлені.
Захисне заземлення включає заземлюючий пристрій і провідник, що з'єднує заземлюючий пристрій з обладнанням, яке заземлюється - заземлюючий провідник.
6.1.7 Безпека технологічних процесів та обслуговування обладнання
З метою очищення кімнати від пилу щодня на робочому місці проводиться вологе прибирання, тим самим освіжаючи повітря робочої зони.
Для підтримки оптимальних умов в холодний період передбачена центральна система водяного опалення, згідно СНиП 2.04.05-91 [19] однотрубна з нижнім підведенням і передбачається природна і механічна вентиляція. Механічна вентиляція здійснюється за допомогою вентиляторів. Припливні отвори розташовані в нижній частині приміщення на висоті 1,2м, щоб зовнішнє повітря в теплу пору року надходило безпосередньо на робоче місце. У холодний час припливні отвори відкривають на висоті 4м від підлоги, аби зовнішнє повітря, доходячи на робоче місце, встигало змішуватись з теплим внутрішнім повітрям. Отвори для витоку повітря розташовуються вище за пристрої для приймання повітря.
6.2 Пожежна безпека
Причинами пожеж електрообладнання є: коротке замикання між струмоведучими частинами обладнання (шини, електроди), в результаті перевантаження напруги, розряди зарядів статичної електрики, пошкодження обладнання та електропроводки. Тому проектом передбачено прокладати проводку: скрито, під знімною підлогою розділяють негорючими діафрагмами, в малодоступних місцях.
Електростатичний розряд виникає під час тертя двох ізольованих матеріалів. Розряд статичної електрики може виникнути під час роботи вентилятора чи комп'ютера.
За ступенем вогнестійкості виробничі будівлі відносяться до 1 групи. У виробничому корпусі і на території проектованого підприємства передбачаються наступні протипожежні заходи:
· у виробничому корпусі передбачено п'ять виходів, що забезпечують евакуацію людей при пожежах;
· навкруги виробничих корпусів - проїзди;
· через кожні 5,0-7,5 м по ланцюгу зовнішнього водопроводу встановлені гідранти;
· передбачений внутрішній протипожежний водопровід з витратами води 2,5 л\с;
· із зовнішньої сторони будівлі передбачено встановлення пожежних сходів.
На проектованому підприємстві передбачається пожежна сигналізація, зв'язок. Протипожежні розриви між будівлями складають 10м.
Для гасіння пожежі у приміщенні передбачена водопровідна мережа, обладнана у вигляді системи стояків, на яких встановлені пожежні крани.
Будівля захищена від прямого удару блискавки (відповідно до СН 305 - 77) за допомогою вертикально-стрижньового блискавковідводу, що складається з блискавкоприймача, заземлювача і струмопровідника антенного типу. У приміщенні, окрім стаціонарної системи пожежогасіння є вуглекислотні та порошкові вогнегасники.
У даному розділі проекту була проведена оцінка пожежо- і вибухонебезпечності проектованого приміщення, яка надана в таблиці 7.7
Таблиця 7.7 - Показники пожежо- і вибухонебезпечності речовин та матеріалів. Класифікація виробництва пожежо- і вибухонебезпечності та влаштування блискавко захисту.
Найменування будівель, зовнішніх установок |
Речовини, які використовуються в модельованому приміщенні |
Агресивний стан речовини за н. у. |
Горючість, вибуховість Швидкість займання |
Показники пожежо - і вибухонебезпечності |
Засоби пожежогасіння |
Категорія приміщення за ОНТП 24-96 |
Клас приміщення (зони) за ПУЕ |
Категорія об'єкта і тип зони Захисна і влаштуванню блискавко захисна згідно з БН 305-77 |
||
Температура спалаху |
Температура займання |
|||||||||
Офісне приміщення |
Деревина |
тв. |
горить |
235 |
537 |
Піна хімічна, ВПХ-10 |
В |
ІІ-ІІа |
ІІІА |
|
Полістирол |
тв. |
горить |
274 |
537 |
Піна хімічна |
Висновки до розділу
В даному розділі проведено аналіз основних аспектів охорони праці. Було показано, що проводяться всі необхідні заходи для забезпечення достойних умов праці. Параметри приміщення відповідають нормативним вимогам. Рівень шуму не перевищує нормативних обмежень. Пожежна безпека, електробезпека та мікроклімат відповідають нормам безпеки.
Висновки
В даній роботі було проведено аналіз існуючих архітектур та методів навчання нейронних мереж. Як результат для програмної реалізації обрано модель контрольованого навчання багатошарового перцептрону.
Було проведено аналіз існуючих моделей та засобів організації багатопоточних обчислень. В результаті аналізу було обрано The Task Parallel Library мови С#.
Як задачу класифікації розглянуто модель розпізнавання символів латинського алфавіту.
В результаті проектування розроблено програмний продукт, який дозволяє використовувати штучні нейронні мережі для виконання задачі класифікації символів латинського алфавіту в багатопоточних комп'ютерних середовищах.
Проведено ряд експериментальних досліджень над програмним продуктом. В результаті експериментів були отримані дані, які показали, що використання моделі паралельних алгоритмів роботи мають кращі результати від послідовних при використанні однакових вхідних параметрів у багатопоточних середовищах.
Аналіз основних аспектів з охорони праці виявив, що проводяться всі необхідні заходи для забезпечення достойних умов праці. Усі необхідні параметри приміщення знаходяться в нормі.
Техніко-економічне обґрунтування розробки дозволяє стверджувати, що проект є економічно вигідним.
При внесенні модифікацій розроблений продукт може використовуватися, наприклад, в системах розпізнавання автомобільних номерів, тощо.
Перелік посилань
1. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. Москва, "ПараГраф”, 1990.
2. Грегори Р. Эндрюс "Основы многопоточного, параллельного и распределённого программирования"
3. ДБНВ.1.1-7 - 2002, Пожарная безопасность объектов строительства Госстрой Украины, Киев, 2003 - 42с.
4. Джеффри Е. Хинтон. Как обучаются нейронные сети. // В мире науки - 1992 - N 11 - N 12 - c.103-107.
5. ДНАОП 0.00 - 1.31 - 99. Правила охорони праці під час експлуатації ЕОМ. - К.: Основа, 1999. - 111с.
6. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен, Москва, "Мир", 1976.
7. ДСанПіН 3.3.2.007 - Державні санітарні правила і норми роботи з візуальними дисплейними терміналами електронно-обчислювальних машин. - Київ 1998р.
8. ДСН 3.3.6.037-99 Санітарні норми виробничого шуму, ультразвуку і інфразвуку, 1999с.
9. Каллан, Роберт. Основные концепции нейронных сетей. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2001. - 288 с.
10. Методические указания по выполнению расчета искусственного освещения в дипломных проектах и работах с применением ЭВМ. / Сост. Френзе Ю.К., Подколзин М.Я. и др. - К.: КПИ, 1989. - 66с.
11. Методичні вказівки до виконання організаційно-економічного розділу дипломних проектів. За ред.А.Т. Чернявського. К.: НТУУ "КПІ", 1999.
12. Минский М., Пеперт С. Персептроны. - М.: Мир, 1971. - 262 с.
13. ОНТП 24-86. Определение категорий помещений и зданий по взрывопожарной и пожарной опасности. ВНИИ ПО МВД СССР, 1987.30с.
14. Правила устройства электроустановок. - М.: Энергоатомиздат, 1986. - 648с.
15. Практична психологія в економіці та бізнесі: Навчальний посібник / О.В. Данчева, Ю.М. Швалб - К.: Лібра, 1998.
16. Руденко О.Г., Бодянский Е.В. Основы теории искусственных нейронных сетей. - Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2002. - 317 с.: ил.
17. Тимоти Г. Мэттсон (Timothy G. Mattson), Беверли Э. Сэндерс (Beverly A. Sanders), Берна Л. Мессингилл (Berna L. Massingill), Шаблоны для параллельного программирования, изд-во Addison Wesley, 2005
18. Сайт майкрософт для підтримки програмних засобів. Режим доступу: http://msdn. microsoft.com/ - Дата доступу: 10.12.2011
19. СНиП 2.09.02. - 85. Производственные здания. - М.: Госкомитет по делам строительства, 1986. - 16с.
20. Сотник С. Л, Конспект лекций по курсу "основы проектирования систем искусственного интеллекта", Москва, 1998.
21. Швець Л.В. "Конспект лекцій по курсу "Економічні основи виробництва”.
22. Carpenter G., Grossberg S. A massively parallel architecture for a self2organizing neural pattern recognition machine // Computing Vision. Graphics, and Image Processing, 1987. - vol.37. - P.542115.
23. Grossberg S. 1974. Classical and instrumental learning by neural networks. Progress in theoretical biology, vol.3, pp.51-141. New York: Academic Press.
24. Haukin S. Neural networks: a comprehensive foundation. - 2nd ed. Pren-tice Hall Upper Saddle River, New Jerseu 07458, - 842 p.
25. Karnin E. D. A simple procedure for pruning backpropagation trained neural networks // IEEE transactions on neural networks, 1990. - vol.1, №2. - P.2392242.
26. McCulloch W. S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943. - № 5. - P.1152133.
27. Mendel J. M., McLaren R. W. Re-inforcement-learning and pattern recognition system. // Adaptive, Learning, and Pattern Recognition System: Theory and applcations (J. M. Mendel and K. S. Fu, eds.). - New York: Academic Press, 1970. - P.287-318.
28. Psaltis D., Wagner K., Brady D. 1987 Learning in optical neural computers. In Proceedings ofIEEE First International Conference on Neural Networks, M. Caudill and C. Butler. San Diego, CA: SOS Printing.
29. Rosenblatt F. 1962. Principles of Neurodinamics. New York: Spartan Books.
30. Senashova Masha Yu., Gorban Alexander N., and Wunsch Donald, "Back-Propagation ofAccuracy” // Proc. IEEE/INNS International Conference of Neural Networks, Houston, IEEE, 1997, pp. 1998-2001
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Топології нейронної мережі та їх застосування, варіанти вибору архітектури мереж, число проміжних шарів і число елементів, архітектури мереж користувачів. Мережі для задач з багатьма класами, операція додавання матриці втрат, багатошаровий перцептрон.
контрольная работа [227,3 K], добавлен 21.06.2011Специфіка застосування нейронних мереж. Огляд програмних засобів, що використовують нейронні мережі. Побудова загальної моделі згорткової нейронної мережі. Реалізація нейромережного модулю розпізнавання символів на прикладі номерних знаків автомобілів.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 15.03.2022Характеристика інструментів MatLab - пакету прикладних програм для числового аналізу. Основні функції та можливості програмного комплексу. Скриптова мова програмування. Побудова моделі штучної нейронної мережі за допомогою команди NNTool та її тестування.
лабораторная работа [215,8 K], добавлен 11.06.2015Історія досліджень, пов’язаних з розпізнаванням образів, його практичне використання. Методи розпізнавання образів: метод перебору, глибокий аналіз характеристик образу, використання штучних нейронних мереж. Характерні риси й типи завдань розпізнавання.
реферат [61,7 K], добавлен 23.12.2013Технологічні процеси складання, монтажу, налагодження і тестування комп'ютерних мереж між двома чи більше комп'ютерами. Функціонування локальної обчислювальної мережі. Офісні програмні продукти з пакету MS Office. Топологія мережі підприємства "зірка".
отчет по практике [1,5 M], добавлен 28.08.2014Класифікація комп’ютерних мереж і топологій. Побудова функціональної схеми локальної мережі. Організація каналів зв’язку. Вибір способу керування мережею. Вибір конфігурації робочих станцій. Програмне забезпечення локальної мережі та захист інформації.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.06.2015Історія створення комп’ютерних комунікацій та принципи їх побудови. Характеристика устаткування для створення комп’ютерних мереж. Поняття адресації, види протоколів, їх розвиток, комбінування та особливості використання. Стандарти бездротових мереж.
курс лекций [1,3 M], добавлен 04.06.2011Визначення поняття і дослідження структури топології комп'ютерних мереж як способу організації фізичних зв'язків персональних комп'ютерів в мережі. Опис схеми топології типів шина, зірка і кільце. Багатозначність структур топології комп'ютерних мереж.
реферат [158,1 K], добавлен 27.09.2012Характеристика особливостей побудови біологічних та штучних нейронних мереж. Вивчення їх активіаційних функцій: порогової бінарної, лінійної обмеженої, гіперболічного тангенса. Персептрони і зародження штучних нейромереж. Багатошарові нейронні мережі.
реферат [1,2 M], добавлен 11.06.2010Бібліотека Pcap та її реалізація WinPcap під платформу Windows. Аспекти робот з бібліотекою WinPcap. Штучні нейронні мережі. Застосування бібліотеки Winpcap для захоплення мережевого трафіку. Реалізація нейронної мережі Кохонена для аналізу заголовків.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.06.2012