Отрывок: 2 от числа входов сети; 2 по параметрам обучающих данных: 2.1 от объема выборки; 3 по параметрам обучения: 3.1 от коэффициента обучения; 3.2 от числа итераций обучения. 50 3.2.1 Исследование зависимости погрешности прогноза от структуры нейронной сети 3.2.1.1 Исследование зависимости погрешности прогноза от числа скрытых нейронов сети Не смотря на то, что структура радиальной сети лишает разработчика необходимости подбора количества скрытых слоев, актуальной пробл...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГлотова П. А.ru
dc.contributor.authorЛезина И. В.ru
dc.contributor.authorСтолбова А. А.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.spatialобратное распространение ошибкиru
dc.coverage.spatialрадиально-базисные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialсамоорганизацияru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialкоэффициент несоответствия Тейлаru
dc.coverage.spatialкурс валютru
dc.coverage.spatialсреднеквадратическое отклонениеru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialнейроныru
dc.creatorГлотова П. А.ru
dc.date.issued2019ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20191023095515ru
dc.identifier.citationГлотова, П. А. Автоматизированная система прогнозирования курса валют радиально-базисной нейронной сетью : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / П. А. Глотова ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер А. А. Столбова ; 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, 2019. - on-lineru
dc.description.abstractВ выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система прогнозирования курсов валют радиально-базисной нейронной сетью. Целью данной работы является автоматизация процесса прогнозирования радиально-базисной нейронной сетью с применениеru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,5 Мб)ru
dc.titleАвтоматизированная система прогнозирования курса валют радиально-базисной нейронной сетьюru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpart2 от числа входов сети; 2 по параметрам обучающих данных: 2.1 от объема выборки; 3 по параметрам обучения: 3.1 от коэффициента обучения; 3.2 от числа итераций обучения. 50 3.2.1 Исследование зависимости погрешности прогноза от структуры нейронной сети 3.2.1.1 Исследование зависимости погрешности прогноза от числа скрытых нейронов сети Не смотря на то, что структура радиальной сети лишает разработчика необходимости подбора количества скрытых слоев, актуальной пробл...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Глотова_Полина_Андреевна_Автоматизированная_система_прогнозирования_курса.pdf1.49 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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