дипломная работа Метод анализа главных компонентов регрессионной модели измерений средствами нейронных сетей
Изучение пространственных характеристик АГК и структур НС при обработке ими стохастических сред, подбор алгоритмов. Рекомендаций по использованию разработанных адаптивных алгоритмов с корреляционными методами получения оценок для регрессионных моделей.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.05.2011 |
| Размер файла | 5,1 M |
Подобные документы
Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.
курсовая работа [249,3 K], добавлен 22.06.2011Изучение методов разработки систем управления на основе аппарата нечеткой логики и нейронных сетей. Емкость с двумя клапанами с целью установки заданного уровня жидкости и построение нескольких типов регуляторов. Проведение сравнительного анализа.
курсовая работа [322,5 K], добавлен 14.03.2009- Разработка алгоритмов и программ для определения сходства семантических сетей на основе их сложности
Семантические сети как модели представления знаний. Основные методы определения сходства графовых моделей систем. Метод решения задач определения сходства семантических сетей на основе их сложности. Разработка алгоритмов и их программная реализация.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 17.12.2011 Критерии и основные стратегии планирования процессора. Разработка моделей алгоритмов SPT (Shortest-processing-task-first) и RR (Round-Robin). Сравнительный анализ выбранных алгоритмов при различных условиях и различном количестве обрабатываемых данных.
курсовая работа [179,3 K], добавлен 21.06.2013Анализ характеристик объекта компьютеризации. Разработка структур данных, алгоритмов и программного обеспечения системы управления базой данных. Особенности синтеза структур данных. Разработка алгоритмов системы и оценка результатов тестирования.
курсовая работа [37,0 K], добавлен 07.12.2010Описание формальной модели алгоритма на основе рекурсивных функций. Разработка аналитической и программной модели алгоритма для распознающей машины Тьюринга. Разработка аналитической модели алгоритма с использованием нормальных алгоритмов Маркова.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 07.07.2013Обзор рекурсивных алгоритмов с позиции теории алгоритмов, теории сложности, с точки зрения практического программирования. Имитация работы цикла с помощью рекурсии. Способы изображения древовидных структур. Синтаксический анализ арифметических выражений.
курсовая работа [432,2 K], добавлен 16.01.2013Создание схем алгоритмов и составление программы на языке Pascal для вычисления значений заданных функций. Сущность и порядок нахождения значения определенного интеграла. Анализ работы подпрограмм. Разработка тестов для проверки правильности алгоритмов.
контрольная работа [831,0 K], добавлен 24.11.2013Описание технологического процесса напуска бумаги. Конструкция бумагоделательной машины. Обоснование применения нейронных сетей в управлении формованием бумажного полотна. Математическая модель нейрона. Моделирование двух структур нейронных сетей.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.10.2012Сущность и экономическое обоснование, методы и подходы к прогнозированию валютного курса. Описание технологии интеллектуальных вычислений. Применение генетических алгоритмов для настройки архитектуры нейронных сетей. Основные способы улучшения модели.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 26.03.2016