Искусственные нейронные сети
Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 19.11.2015 |
| 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.
write('<center>');
write('<table width=100% ');
write('border=3 bordercolor=#FFFFFF bordercolordark=#FFFFFF bordercolorlight=#FFFFFF>');
for ind:=1 to 6 do begin
if ind=1 then file_name:=v1;
if ind=2 then file_name:=v2;
if ind=3 then file_name:=v3;
if ind=4 then file_name:=v4;
if ind=5 then file_name:=v5;
if ind=6 then file_name:=v6;
{$I-}
assign(f,file_name); reset(f);
if ioresult<>0 then begin Error; exit end;
{$I+}
readln(f,st); q_num:=StrToInt(st);{Read questions number}
Init(q_num,quest_mas);
for y:=1 to 2 do begin
if quest_mas[y,0]=0 then break;
inc(cal);
write('<tr><td>');
a:='rad'+IntToStr(cal);
Point_Q(quest_mas[y,0]); write(IntToStr(cal),'. ');Wr;
write('</td>');
write('<td>');
write('<input type=radio name="',a,'" value="',a1,'">');
Point_Q(quest_mas[y,0]); Point_A(quest_mas[y,1]); Wr;
write('<br>');
write('<input type=radio name="',a,'" value="',a2,'">');
Point_Q(quest_mas[y,0]); Point_A(quest_mas[y,2]);Wr;
write('<br>');
write('<input type=radio name="',a,'" value="',a3,'">');
Point_Q(quest_mas[y,0]); Point_A(quest_mas[y,3]);Wr;
write('<br>');
write('</td>');
{Which question is right}
if quest_mas[y,1] = 1 then h[{y}cal]:=Hide(1);
if quest_mas[y,2] = 1 then h[{y}cal]:=Hide(2);
if quest_mas[y,3] = 1 then h[{y}cal]:=Hide(3);
end;
write('</tr>');
close(f);
end;
write('</table></center>');
st:='';
for y:=1 to 12 do st:=st+h[y];
write('<input type=hidden name="hid" Value="',st,' ',in_str{file_name},'">');
Fin
end.
cgi_file.pas
program cgi_file;
uses SysUtils;
type mas=array[1..3,0..3]of byte;
var st,in_str,instr,file_name,a,a1,a2,a3:string;
f:text; q_num:integer; y,cal:byte;
quest_mas:mas;h:array[1..3]of string[3];
Procedure Error;
begin
writeln('Content-type: text/html ');
writeln('');
writeln('<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2//EN">');
writeln('<HTML><HEAD><TITLE>PAZiC </TITLE></HEAD><BODY bgcolor=#FF0000>');
writeln('<H1>Error-+Ошибка!!!</H1>');
writeln('</BODY></HTML>');
end;
Procedure Head;
begin
writeln('Content-type: text/html ');writeln('');
writeln('<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2//EN">');
writeln('<HTML><HEAD><TITLE> Промежуточные вопросы</TITLE></HEAD><BODY>');
write('<p><font size=5><center><i>Для продолжения обучения,<p>Вам необходимо ответить на следующие вопросы:</i><p></center>');
write('<form method=post action="/advcgi/cgi-an.exe">');
end;
Procedure Fin;
begin
write('<center><P align=center> <INPUT type="submit" value="¦ЁютхЁ№ Tхс "></p></center>');
writeln('</BODY></HTML>');
end;
Procedure Analize_File_Name;
begin
file_name:='';
read(input,in_str); st:=in_str; instr:=in_str;
delete(in_str,1,4);
if pos('hid=',st) > 0 then delete(st,1,(pos('hid=',st)+3));
if pos('+',st) > 0 then delete(st,pos('+',st),length(st));
file_name:=st;
end;
Procedure Point_Q (ind:byte);
var buf:string; i,probel:word;
begin
reset(f); readln(f,buf); probel:=ind+3*(ind-1); i:=0;
while not (eof(f)) do begin
readln(f,buf);
if buf='' then i:=i+1;
if i=probel then break;
end;
end;
Procedure Point_A(n:byte);
var buf:string; i:word;
begin
i:=0;
while not (eof(f)) and (i<>n) do begin
readln(f,buf);
if buf='' then i:=i+1;
end;
end;
Procedure Wr;
var buf:string;
begin
buf:='Buffer';
while not (eof(f)) and (buf<>'') do begin
readln(f,buf);
writeln({fo,}buf);
end;
end;
Procedure Init(q:byte; var q_m:mas);
var i:byte;
begin
if q < 3 then begin
repeat q_m[1,0]:=random(3); until q_m[1,0]<>0;{1- question find randomly}
repeat q_m[1,1]:=random(4); until q_m[1,1]<>0;{1- answer find randomly}
repeat q_m[1,2]:=random(4);
until (q_m[1,2]<>q_m[1,1])and(q_m[1,2]<>0);
q_m[1,3]:=3-(q_m[1,1]+q_m[1,2])+3;
q_m[2,0]:=2-q_m[1,0]+1;{2-last question}
repeat q_m[2,1]:=random(4); until q_m[2,1]<>0;{1- answer find randomly}
repeat q_m[2,2]:=random(4);
until (q_m[2,2]<>q_m[2,1])and(q_m[2,2]<>0);
q_m[2,3]:=3-(q_m[2,1]+q_m[2,2])+3;
for i:=0 to 3 do q_m[3,i]:=0;
end
else begin
repeat q_m[1,0]:=random(q_num+1); until (q_m[1,0]<>0);{1- question find randomly}
repeat q_m[2,0]:=random(q_num+1); until (q_m[2,0]<>q_m[1,0])and(q_m[2,0]<>0);{1- question find randomly}
repeat q_m[3,0]:=random(q_num+1);
until (q_m[3,0]<>q_m[2,0])and(q_m[3,0]<>q_m[1,0])and(q_m[3,0]<>0);{1- question find randomly}
for i:=1 to 3 do begin
repeat q_m[i,1]:=random(4); until q_m[i,1]<>0;{1- answer find randomly}
repeat q_m[i,2]:=random(4); until (q_m[i,2]<>q_m[i,1])and(q_m[i,2]<>0);
q_m[i,3]:=3-(q_m[i,1]+q_m[i,2])+3;
end;
end;
end;
Function Hide(right:byte):string;
var s:word;
begin
if right = 1 then repeat s:=random(200); until (s> 100);
if right = 2 then repeat s:=random(300); until (s> 200);
if right = 3 then repeat s:=random(400); until (s> 300);
Hide:=IntToStr(s);
end;
begin
randomize;
Analize_File_Name;
{$I-}
assign(f,file_name); reset(f);
if ioresult<>0 then begin Error; exit end;
{$I+}
Head;
readln(f,st); q_num:=StrToInt(st);{Read questions number}
Init(q_num,quest_mas);
write('<center>');
write('<table width=100% ');
write('border=3 bordercolor=#FFFFFF bordercolordark=#ffffff bordercolorlight=#FFFFFF>');
for y:=1 to 3 do begin
if quest_mas[y,0]=0 then break;
inc(cal);
write('<tr><td>');
a:='rad'+IntToStr(y);
a1:='1';
a2:='2';
a3:='3';
Point_Q(quest_mas[y,0]); write(IntToStr(cal),'. '); Wr;
write('</td>');
write('<td>');
write('<input type=radio name="',a,'" value="',a1,'">');
Point_Q(quest_mas[y,0]); Point_A(quest_mas[y,1]); Wr;
write('<br>');
write('<input type=radio name="',a,'" value="',a2,'">');
Point_Q(quest_mas[y,0]); Point_A(quest_mas[y,2]);Wr;
write('<br>');
write('<input type=radio name="',a,'" value="',a3,'">');
Point_Q(quest_mas[y,0]); Point_A(quest_mas[y,3]);Wr;
write('<br>');
write('</td>');
{Which question is right}
if quest_mas[y,1] = 1 then h[y]:=Hide(1);
if quest_mas[y,2] = 1 then h[y]:=Hide(2);
if quest_mas[y,3] = 1 then h[y]:=Hide(3);
end;
write('</tr></table>');
write('</center>');
write('<input type=hidden name="hid" Value="',h[1],h[2],h[3],' ',in_str{file_name},'">');
close(f);
Fin
end.
cgi_an.pas
program cgi_an;
var st,in_str,hid,ff:string;
h,ans_mas:array[1..3]of string[3];
Procedure Head;
begin
writeln('Content-type: text/html ');writeln('');
writeln('<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2//EN">');
writeln('<HTML><HEAD><TITLE>Результат</TITLE></HEAD><BODY>');
end;
Procedure Fin;
begin
writeln('</BODY></HTML>');
end;
function Analize:boolean;
var i,j:byte;buf,bf:string;
begin
read(input,in_str);
st:=in_str;
if pos('hid=',st) > 0 then begin
buf:=copy(st,(pos('hid=',st)+4),length(st));
bf:=copy(buf,1,(pos('+',buf)-1));
ff:=copy(st,(pos('%2B',st)+3),((pos('.htm',st)+4)- (pos('%2B',st)+3)) );
delete(st,pos('hid=',st),length(st));
if length(bf)=3 then begin j:=1; h[2]:=' '; h[3]:=' ';end;
if length(bf)=6 then begin j:=2; h[3]:=' ';end;
if length(bf)=9 then j:=3;
for i:=1 to j do h[i]:=copy(bf,(i+2*(i-1)),(i+2*(i-1))+2);
delete(buf,1,(pos('+',buf))); delete(buf,pos('%2B',buf),length(buf));
hid:=buf;
if hid[1]='l' then delete(hid,1,1);
end;
if pos('rad1=',st) > 0 then begin
buf:=copy(st,(pos('rad1=',st)+5),(pos('&',st)-6));
{delete(buf,1,6);} delete(st,1,pos('&',st));
ans_mas[1]:=buf;
end;
if pos('rad2=',st) > 0 then begin
buf:=copy(st,(pos('rad2=',st)+5),pos('&',st)-6);
delete(st,1,pos('&',st));
ans_mas[2]:=buf;
end
else ans_mas[2]:=' ';
if pos('rad3=',st) > 0 then begin
buf:=copy(st,(pos('rad3=',st)+5),pos('&',st)-6);
delete(st,1,pos('&',st));
ans_mas[3]:=buf;
end {if}
else ans_mas[3]:=' ';
if (ans_mas[1]=h[1][1])and(ans_mas[2]=h[2][1])and(ans_mas[3]=h[3][1]) then
Analize:=true
else Analize:=false;
end;
begin
Head;
if Analize then begin
write('<p><center><font size=5><i> Вы абсолютно правы! </i><p>');
write('<p><center><font size=5> Продолжаем обучение... <p>');
write('<meta http-equiv="Refresh" content="2; url=/',ff,'">');
write('<a href="http://158.250.47.76/',ff,' "TARGET=_MAIN>Ok</a></center>');
end
else begin
write('<p><center><font size=5> Вам надо повторить материал<p>');
write('<meta http-equiv="Refresh" content="2; url=http://158.250.47.76/',hid,'.htm">');
write('<a href="http://158.250.47.76/',hid,'.htm">Ok</a> </center>');
end;
Fin
end.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Возможности 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 13.10.2015Понятие и свойства искусственных нейронных сетей, их функциональное сходство с человеческим мозгом, принцип их работы, области использования. Экспертная система и надежность нейронных сетей. Модель искусственного нейрона с активационной функцией.
реферат [158,2 K], добавлен 16.03.2011Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014Сущность и функции искусственных нейронных сетей (ИНС), их классификация. Структурные элементы искусственного нейрона. Различия между ИНС и машинами с архитектурой фон Неймана. Построение и обучение данных сетей, области и перспективы их применения.
презентация [1,4 M], добавлен 14.10.2013Особенности нейронных сетей как параллельных вычислительных структур, ассоциируемых с работой человеческого мозга. История искусственных нейронных сетей как универсального инструмента для решения широкого класса задач. Программное обеспечение их работы.
презентация [582,1 K], добавлен 25.06.2013Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.
реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010Простейшая 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 30.09.2013Способы 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 30.11.2015Описание 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 15.10.2012Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.
реферат [136,2 K], добавлен 25.04.2016Механизм работы нервной системы и мозга человека. Схема биологического нейрона и его математическая модель. Принцип работы искусственной нейронной сети, этапы ее построения и обучения. Применение нейронных сетей в интеллектуальных системах управления.
презентация [98,6 K], добавлен 16.10.2013Математическая 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 23.09.2013Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 06.12.2010Нейронные 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 22.09.2011Способы применения нейронных сетей для решения различных математических и логических задач. Принципы архитектуры их построения и цели работы программных комплексов. Основные достоинства и недостатки каждой из них. Пример рекуррентной сети Элмана.
курсовая работа [377,4 K], добавлен 26.02.2015Анализ 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 27.06.2011Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.
дипломная работа [955,3 K], добавлен 06.11.2011
