Исследование нейроподобных сетей, работающих со средним значением стохастического потока

Основные понятия об искусственных нейронных сетях, дискретных преобразованиях Фурье и потоковых кодированиях информации. Формальная модель нейрона Мак-Каллока-Питтса и нейрона с альтернативными синапсами. Дискретное преобразование Фурье. Метод Хебба.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид автореферат
Язык русский
Дата добавления 08.02.2013
Размер файла 216,4 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

  • Разработка функции вычисления дискретного преобразования Фурье от входного вектора. Исследование свойств симметрии ДПФ при мнимых, четных и нечетных входных сигналах. Применение обратного преобразования Фурье для генерации периодической функции косинуса.

    лабораторная работа [228,8 K], добавлен 13.11.2010

  • Понятие 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 16.03.2011

  • Определение 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 25.04.2016

  • Достоинства, недостатки и применение нейронных сетей. Преимущества мозга, как вычислительного устройства, над современными вычислительными машинами. Структурные части, виды и активационные функции нейрона. Обобщенное представление искусственного нейрона.

    презентация [145,5 K], добавлен 03.01.2014

  • Разработка систем автоматического управления. Свойства нейронных сетей. Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров. Формальная модель искусственного нейрона. Обучение нейроконтроллера при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.

    реферат [1,4 M], добавлен 05.12.2010

  • Описание 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 15.10.2012

  • Сущность 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 14.10.2013

  • Общие 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 29.09.2014

  • Понятие 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 05.10.2010

  • Механизмы работы синапса биологического нейрона, в которую входят: воссоздание пороговых принципов ограничения потенциала нейрона, а также торможения и возбуждения с их временными зависимостями. Испытания работы нейрона с различной структурой мембраны.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 03.02.2015

  • Характеристика сигнала и его представление в виде математического ряда. Условия ортогональности двух базисных функций. Ряд Фурье, его интегральное преобразование и практическое использование в цифровой технике для обработки дискретной информации.

    реферат [69,9 K], добавлен 14.07.2009

  • Механизм работы биологического нейрона и описание системы дифференциальных уравнений его работы. Алгоритм работы модели биологического нейрона, модель синапса. Элементы нейрологики с позиции аппаратной реализации и разработка программного комплекса.

    дипломная работа [1,7 M], добавлен 07.09.2012

  • Механизм 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 16.10.2013

  • Исследование простейших радиотехнических сигналов, разложение их в ряд Фурье. Построение амплитудных спектров синуса, суммы синусов и синка. Создание в среде программирования Matlab программ с параметрами: длина сигнала, амплитуда, частота дискретизации.

    лабораторная работа [990,4 K], добавлен 23.11.2014

  • Рост 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 17.12.2011

  • Анализ проблем, возникающих при совмещении изображений в корреляционно-экстремальных навигационных системах. Использование двумерного дискретного преобразования Фурье. Нахождение корреляционной функции радиолокационного и моделируемого изображений.

    дипломная работа [3,6 M], добавлен 07.07.2012

  • Анализ 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 27.06.2011

  • Особенности 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 25.06.2013

  • Искусственные 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 08.02.2017

  • Эволюция вычислительных систем. Базовые понятия и основные характеристики сетей передачи информации. Задачи, виды и топология локальных компьютерных сетей. Модель взаимодействия открытых систем. Средства обеспечения защиты данных. Адресация в IP-сетях.

    лекция [349,0 K], добавлен 29.07.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.