курсовая работа Применение нейронных сетей для формализации процессов управления. Сети Хопфилда
Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.
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 | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.05.2009 |
| Размер файла | 527,2 K |
Подобные документы
Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений. Экспертные системы обнаружения сетевых атак. Искусственные сети, генетические алгоритмы. Преимущества и недостатки систем обнаружения вторжений на основе нейронных сетей.
контрольная работа [135,5 K], добавлен 30.11.2015Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011Нейронные сети как средство анализа процесса продаж мобильных телефонов. Автоматизированные решения на основе технологии нейронных сетей. Разработка программы прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей.
дипломная работа [4,6 M], добавлен 22.09.2011Простейшая сеть, состоящая из группы нейронов, образующих слой. Свойства нейрокомпьютеров (компьютеров на основе нейронных сетей), привлекательных с точки зрения их практического использования. Модели нейронных сетей. Персептрон и сеть Кохонена.
реферат [162,9 K], добавлен 30.09.2013Описание 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 15.10.2012Исследование задачи и перспектив использования нейронных сетей на радиально-базисных функциях для прогнозирования основных экономических показателей: валовый внутренний продукт, национальный доход Украины и индекс потребительских цен. Оценка результатов.
курсовая работа [4,9 M], добавлен 14.12.2014Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.10.2015Теоретические основы сверточных нейронных сетей. Исследование зависимости качества работы сети от изменения различных характеристик. Сравнение результатов работы сетей типа многослойный персептрон в определении пола и возраста человека по фотографии лица.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 18.07.2014Изучение 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 14.03.2009Модели нейронных сетей и их реализации. Последовательный и параллельный методы резолюции как средства логического вывода. Зависимость между логическим следованием и логическим выводом. Применение технологии CUDA и реализация параллельного алгоритма.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 22.09.2016
