Отрывок: Рисунок 1.8 – Диаграмма управляющих классов разработанной системы Управляющие классы в системе предназначены для сложных вычислений над входными массивами данных. Управляющий класс «Инструменты» предназначен для проверки построенной гистограммы с помощью двух способов подсчета площади графика, а также для подсчета значений критериев согласия и их последующей передачи в соответствующую форму для отображения. Управляющий класс «Контроллер» предназначен для вычисления высот столбцо...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЛякишев А. А.ru
dc.contributor.authorЛезина И. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибкиru
dc.coverage.spatialкритерии согласия Пирсонаru
dc.coverage.spatialалгоритм имитации отжигаru
dc.coverage.spatialаппроксимацияru
dc.coverage.spatialрадиально-базисные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialплотность вероятностиru
dc.coverage.spatialгистограммыru
dc.creatorЛякишев А. А.ru
dc.date.issued2018ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180625144859ru
dc.identifier.citationЛякишев, А. А. Автоматизированная система аппроксимации плотности вероятности радиально-базисной нейронной сетью с применением алгоритмов инициализации весов : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. А. Лякишев ; рук. работы И. В. Лезина ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т информа. - Самара, 2018. - on-lineru
dc.description.abstractВ выпускной квалификационной работе разработана автоматизированнаясистема аппроксимации плотности вероятности радиально-базисной нейроннойсетью.Целью данной работы является автоматизация процесса аппроксимациирадиально-базисной нейронной сетью с применением различных алгоритмовинициализации весов.В рамках работы проведен анализ предметной области и различныхмоделей нейронных сетей, которые применяются в задачах аппроксимации,произведено обоснование выбора модели сети, рассмотрены различные методыинициализации весов нейронной сети.В данной системе реализована возможность работы с выборками данных:генерация по заданному закону распределения, сохранение и загрузка данныхиз файлов. Обучение сети производится с помощью метода обратногораспространения ошибки. Выбор начальных параметров производится спомощью различных алгоритмов: случайная инициализация или алгоритмаимитации отжига.С помощью обученной сети реализован процесс аппроксимации.Удобный и понятный интерфейс позволяет оценивать результатыаru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,6 Мб)ru
dc.titleАвтоматизированная система аппроксимации плотности вероятности радиально-базисной нейронной сетью с применением алгоритмов инициализации весовru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartРисунок 1.8 – Диаграмма управляющих классов разработанной системы Управляющие классы в системе предназначены для сложных вычислений над входными массивами данных. Управляющий класс «Инструменты» предназначен для проверки построенной гистограммы с помощью двух способов подсчета площади графика, а также для подсчета значений критериев согласия и их последующей передачи в соответствующую форму для отображения. Управляющий класс «Контроллер» предназначен для вычисления высот столбцо...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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