контрольная работа Искусственные нейронные сети
Сущность и устройство искусственных нейтронных сетей, их общая характеристика, назначение, принцип работы и составляющие базовые нелинейные элементы. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений в нейросетевом базисе при помощи системы Simulink.
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 | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.12.2012 |
| Размер файла | 434,6 K |
Подобные документы
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 14.10.2013Решение дифференциальных уравнений с использованием классических алгоритмов численных методов Эйлера и Рунге-Кутта 4-го порядка. Команды, используемые при решении обыкновенных дифференциальных уравнений в системе вычислений. Результат работы программы.
курсовая работа [226,6 K], добавлен 05.04.2013Решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений в программе Matlab. Применение метода Рунге–Кутты. Априорный выбор шага интегрирования. Построение трехмерного графика движения точки в декартовой системе координат и создание видеофайла формата AVI.
контрольная работа [602,8 K], добавлен 04.05.2015Искусственные 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 08.02.2017Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011Базовые 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 28.05.2010Команды, используемые при решении обыкновенных дифференциальных уравнений в системе вычислений Maple. Произвольные константы решения дифференциального уравнения второго порядка, представленном рядом Тейлора. Значения опции method при численном решении.
лабораторная работа [47,2 K], добавлен 15.07.2009Искусственные нейросетевые системы как перспективное направление в области разработки искусственного интеллекта. Назначение нейро-нечётких сетей. Гибридная сеть ANFIS. Устройство и принцип работы нейро-нечётких сетей, применение в экономике и бизнесе.
контрольная работа [102,5 K], добавлен 21.06.2012Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.
реферат [270,4 K], добавлен 07.03.2009Понятие 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 16.03.2011Основные этапы математического моделирования. Метод Эйлера как наиболее простой численный метод решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Написание компьютерной программы, которая позволит изучать графики системы дифференциальных уравнений.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 05.01.2013Принципы 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 06.12.2010Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.
презентация [1,3 M], добавлен 23.09.2015Решение уравнения методом половинного деления. Программа в Matlab для уравнения (x-2)cos(x)=1. Решение нелинейных уравнений методом Ньютона. Интерполяция заданной функции. Решение системы линейных алгебраических и обыкновенных дифференциальных уравнений.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 15.08.2012Реализация решения обыкновенных дифференциальных уравнений 1-го и 2-го порядка методом Рунге-Кутты. Построение на ЭВМ системы отображения результатов в табличной форме и в виде графика. Архитектура и требования к разрабатываемым программным средствам.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 05.11.2011Назначение и состав системы MathCAD. Основные объекты входного языка и языка реализации. Характеристика элементов интерфейса пользователя, настройка состава панелей инструментов. Задачи линейной алгебры и решение дифференциальных уравнений в MathCAD.
курс лекций [1,6 M], добавлен 13.11.2010Разработка программы для решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений на базе языка программирования Паскаль АВС. Чтение исходных данных из внешнего файла. Вывод исходных данных и результатов на дисплей и во внешний файл. Суть метода Ейлера.
реферат [126,1 K], добавлен 12.01.2012Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.
дипломная работа [962,4 K], добавлен 23.06.2012Изучение архитектуры искусственных нейронных сетей, способов их графического изображения в виде функциональных и структурных схем и программного представления в виде объектов специального класса network. Неокогнитрон и инвариантное распознавание образов.
курсовая работа [602,6 K], добавлен 12.05.2015Особенности 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
