Отрывок: 4.1.3 Метаоптимизация параметров алгоритма АИРЧ Таблица 4.9 – СКО тестирования при использовании алгебры Гёделя Метаоптимизация Обучение сети Алгоритм Дополнительные параметры Количество итераций, размер группы OM; PP; PG СКО тестирования ПСП 200; 30 0,500; 2,000; 1,000 0,261 ГА MP = 1; MD = 0.05; K = 0,5 98; 30 0,792; 0,184; 1,227 0,286 АДЭ PC = 0,7; K = 0,45 115; 30 0,927; 0,438; 1,646 0,322 Таблица 4.10 – Погрешн...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Муравьев В. В. | ru |
dc.contributor.author | Лезин И. А. | ru |
dc.contributor.author | Графкин А. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.coverage.spatial | генетический алгоритм | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритмы обучения | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм обратного распространения ошибки | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм дифференциальной эволюции | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм имитации роя частиц | ru |
dc.coverage.spatial | нечеткие нейронные продукционные сети | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | сеть Ванга-Менделя | ru |
dc.coverage.spatial | метаоптимизация | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание образов | ru |
dc.creator | Муравьев В. В. | ru |
dc.date.issued | 2017 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170707162209 | ru |
dc.identifier.citation | Муравьев, В. В. Метаоптимизация параметров алгоритмов обучения при исследовании погрешности обучения сети Ванга-Менделя : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / В. В. Муравьев ; рук. работы И. А. Лезин; рец. А. В. Графкин ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. систе. - Самара, 2017. - on-line | ru |
dc.description.abstract | В данной выпускной квалификационной работе исследуется эффективность различных алгоритмов при осуществлении метаоптимизации параметров алгоритмов обучения нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя. Целью работы является создание приложения, позволяющего прово | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 3,4 Мб) | ru |
dc.title | Метаоптимизация параметров алгоритмов обучения при исследовании погрешности обучения сети Ванга-Менделя | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | 4.1.3 Метаоптимизация параметров алгоритма АИРЧ Таблица 4.9 – СКО тестирования при использовании алгебры Гёделя Метаоптимизация Обучение сети Алгоритм Дополнительные параметры Количество итераций, размер группы OM; PP; PG СКО тестирования ПСП 200; 30 0,500; 2,000; 1,000 0,261 ГА MP = 1; MD = 0.05; K = 0,5 98; 30 0,792; 0,184; 1,227 0,286 АДЭ PC = 0,7; K = 0,45 115; 30 0,927; 0,438; 1,646 0,322 Таблица 4.10 – Погрешн... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Муравьёв_Вячеслав_Вячеславович_Метаоптимизация_параметров_алго_ритмов.pdf | 3.46 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.