Нейронная сеть адаптивной резонансной теории (АРТ), распознающая изменяющиеся объекты
Разработка архитектуры и алгоритмов функционирования стабильно-пластичной дискретной нейронной сети адаптивной резонансной теории, которая может распознавать объекты, изменяющиеся в дискретные моменты времени. Использование зашумленных исходных данных.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Нейронные сети |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | В.Д. Дмитриенко |
| Дата добавления | 06.02.2017 |
| Размер файла | 609,9 K |
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.
Подобные документы
Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017Разработка 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 05.01.2013Базовые 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 28.05.2010Концепция мультисервисных сетей, их архитектура и основные предъявляемые требования. Главные понятия и виды маршрутизации, методы ее реализации, классификация алгоритмов. Анализ и оценка функционирования мультисервисной сети с адаптивной маршрутизацией.
курсовая работа [46,5 K], добавлен 22.07.2012Эффективность применения объектного подхода для программных систем. Детальное проектирование и реализация системы, реализующей процессы создания и взаимодействия объектов. Распознавание компьютером печатных букв с помощью многослойной нейронной сети.
курсовая работа [38,0 K], добавлен 09.03.2009Программная реализация статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. Реализация и обучение сети, входные символы. Локализация и масштабирование изображения, его искажение. Алгоритм распознавания текста.
контрольная работа [102,3 K], добавлен 29.06.2010Построение векторной модели нейронной сети. Проектирование и разработка поискового механизма, реализующего поиск в полнотекстовой базе данных средствами нейронных сетей Кохонена с применением модифицированного алгоритма расширяющегося нейронного газа.
курсовая работа [949,0 K], добавлен 18.07.2014Методы, системы, типы и способы проводимых измерений в автоматизированных системах медицинского обеспечения безопасности на транспорте. Проектирования нечеткого алгоритма предрейсовых медицинских осмотров на основе адаптивной сети нейро-нечеткого вывода.
дипломная работа [6,5 M], добавлен 06.05.2011Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.
курсовая работа [549,7 K], добавлен 03.03.2015Роль и возможности адаптивной модели в организации образовательного процесса. Структура и механизм навигации в адаптивной модели обучения АЯП Prolog. Программная реализация адаптивной модели обучения. Демонстрация созданного программного продукта.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 19.06.2015Проблема гидроакустической классификации целей как актуальная проблема современной гидроакустики. Применение нейросетевых алгоритмов и отдельных парадигм для решения научно-технических задач. Выбор структуры нейронной сети для распознавания изображений.
реферат [284,2 K], добавлен 04.05.2012Математическая 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 23.09.2013Назначение РТМС с адаптивной дискретизацией. Достоинства и недостатки схемы со сжатием данных. Работа РТМС с исключением избыточных данных. Адаптивная коммутация как способ изменения частоты опроса. Автоматическое регулирование частоты опроса датчиков.
курсовая работа [433,7 K], добавлен 16.03.2011Концептуальное, физическое, структурно-функциональное, математическое (логико-математическое), имитационное (программное) и компьютерное моделирование. Построение имитационной модели в среде AnyLogic. Дискретные и непрерывно изменяющиеся модели.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 21.11.2013Изучение 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 20.07.2015Техническое обоснование разработки вычислительной сети и анализ исходных данных. Выбор архитектуры или топологии сети. Проектирование реализации и комплекса технических средств ЛВС. Построение логической схемы сети и выбор активного оборудования.
курсовая работа [4,7 M], добавлен 30.07.2010Выбор публичных показателей для построения, обучения и тестирования модели нейронной сети, которая будет использована в основе информационной системы прогнозирования банкротства банков. Обзор моделей прогнозирования банкротства кредитных организаций.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 30.06.2017Разработка методики оценки кредитоспособности индивидуальных предпринимателей с использованием нейросетевых технологий. Оптимизация и упрощение нейронной сети. Экономическая эффективность инвестиций в разработанную интеллектуальную информационную систему.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 29.06.2012Механизм 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 16.10.2013Зарождение и развитие криптографии. Симметричное шифрование и его особенности. Нейронная сеть и области ее использования, основные составляющие. Математическая модель нейронной сети на базе базисно-радиальных функций. Алгоритм симметричного шифрования.
курсовая работа [809,4 K], добавлен 30.09.2016
