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 ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorФедотов Д. А.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.coverage.spatialПОГРЕШНОСТЬ ОБУЧЕНИЯru
dc.coverage.spatialсамоорганизующиеся карты Кохоненаru
dc.coverage.spatialнейронная сеть персептронного типаru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialмногослойный персептронru
dc.creatorФедотов Д. А.ru
dc.date.issued2017ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20170703152104ru
dc.identifier.citationФедотов, 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-lineru
dc.description.abstractВ 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 конструиru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,8 Мб)ru
dc.titleИсследование эффективности решения задачи классификации при помощи гибридной сети Кохоненаru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartОставшиеся 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 ...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Федотов_Даниил_Александрович_Исследование_эффективности_решения_задачи.pdf1.81 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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