Отрывок: items())) plt.plot(x_modif_test_errors, y_modif_test_errors, 'b', label='Modified') x_int = [int(x_tick) for x_tick in plt.xticks()[0]] # force int type of X plt.xticks(x_int[1:]) # remove 0 elem from list - empty plt.xlabel('Training dataset size') 62 plt.ylabel('Test error') plt.legend(loc='upper left') plt.show() def run_heart_iterations(): learning_rate = 7e-4 func_num = 4 c = None cf = 0.93 cg = 0.925 ...
Название : Нечеткий алгоритм обучения на основе эффекта забывания, вызванного извлечением информации
Авторы/Редакторы : Назарова Е. А.
Куликовских И. М.
Графкин А. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Назарова, Е. А. Нечеткий алгоритм обучения на основе эффекта забывания, вызванного извлечением информации : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Е. А. Назарова ; рук. работы И. М. Куликовских; рец. А. В. Графкин ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : Объектом исследования являются модели классической и нечеткой логистической регрессии.Цель работы: разработка нечеткого алгоритма обучения на основе эффекта забывания, вызванного извлечением информации.В процессе работы были использованы теория вероятностей и теория нечетких множеств.В результате работы были проанализированы и реализованы: классическая логистическая регрессия, логистическая регрессия, расширенная на основе когнитивной карты, нечеткая логистическая регрессия S. Pourahmad, новая модель нечеткой логистической регрессии, расширенной на основе когнитивной карты.Эффективность работы заключается в программной реализации моделей логистической регрессии и описании новой модели нечеткой логистической регрессии с нечеткими параметрами.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625130939
Ключевые слова: алгоритмы обучения
классификация объектов
когнитивные карты
RIF-эффекты
нечеткая логика
нечеткая логическая регрессия
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Назарова_Елена_Андреевна_Нечеткий_алгоритм_обучения.pdf2.57 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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