Отрывок: Пользователь выбирает пункт меню «Обучить сеть». 2. Пользователь добавляет распределения в таблицу, выбирая вид распределения и его параметры, а также задаёт имя распределения. 3. Пользователь задаёт параметры обучения. 4. Пользователь нажимает на кнопку обучить, после чего запускается процесс обучения сети на распознавание заданных распределений, согласно заданным параметрам. Альтернативы: А1: Пользователь нажал на кнопку «Обучить» и не задал ни одного распред...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГудков В. В.ru
dc.contributor.authorЛёзина И. В.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования 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.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialгистограммаru
dc.coverage.spatialидентификацияru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибкиru
dc.coverage.spatialплотность вероятностиru
dc.coverage.spatialрадиально-базисные нейронные сетиru
dc.creatorГудков В. В.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20210921153403ru
dc.identifier.citationГудков, В. В. Автоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / В. В. Гудков ; рук. работы И. В. Лёзина ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, м. - Самара, 2021. - on-lineru
dc.description.abstractВ выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью. Целью данной работы является автоматизация процесса идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью. В рамках работы проведен анализ предметной области и различных моделей нейронных сетей, которые применяются в задачах идентификации, произведено обоснование выбора модели сети. В данной системе реализована возможность работы с выборками данных: генерация по заданному закону распределения, сохранение и загрузка данных из файлов. Обучение сети производится с помощью метода обратного распространения ошибки. Выбор начальных параметров производится с помощью случайной инициализации. С помощью обученной сети реализован процесс идентификации плотности распределения вероятностей. Удобный и понятный интерфейс позволяет оценивать результат обучения сети. Оценка качества идентификации производится с помощью процеru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,8 Мб)ru
dc.titleАвтоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетьюru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartПользователь выбирает пункт меню «Обучить сеть». 2. Пользователь добавляет распределения в таблицу, выбирая вид распределения и его параметры, а также задаёт имя распределения. 3. Пользователь задаёт параметры обучения. 4. Пользователь нажимает на кнопку обучить, после чего запускается процесс обучения сети на распознавание заданных распределений, согласно заданным параметрам. Альтернативы: А1: Пользователь нажал на кнопку «Обучить» и не задал ни одного распред...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Гудков_Владислав_Владимирович_Автоматизированная_система_идентификации_плотности.pdf2.83 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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