Отрывок: Оставшиеся 67 экземпляров используются для тестирования сети. 3.3.3 Решение задач классификации 3.3.3.1 Решение задачи классификации ирисов В ходе экспериментальных исследований были определены количество нейронов в сети, значения СКО погрешности обучения, точность классификации и ошибка классификации при решении задачи классификации ирисов. Результаты исследования приведены в таблице 4.1. 50 Таблица 4.1 – Результаты решения задачи классификации ирисов ...
Название : Исследование эффективности решения задачи классификации при помощи гибридной сети Кохонена
Авторы/Редакторы : Федотов Д. А.
Солдатова О. П.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Дата публикации : 2017
Библиографическое описание : Федотов, Д. А. Исследование эффективности решения задачи классификации при помощи гибридной сети Кохонена : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Д. А. Федотов ; рук. работы О. П. Солдатова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. систем и технологий. - Самара, 2017. - on-line
Аннотация : В данной выпускной квалификационной работе исследуются различные структуры нейронных сетей персептронного типа, алгоритмы их обучения и эффективность использования при решении задачи классификации. Целью работы является создание удобного средства конструи
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20170703152104
Ключевые слова: ПОГРЕШНОСТЬ ОБУЧЕНИЯ
самоорганизующиеся карты Кохонена
нейронная сеть персептронного типа
нейронные сети
многослойный персептрон
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.