Отрывок: 2.1.1 Исследование качества решения задачи классификации в зависимости от количества эпох обучения Данные, полученные при обучении нечѐткой нейронной сети Мамдани- Заде методом роя частиц при использовании роя размером 5 частиц, представлены в таблице 2. Таблица 2 – Зависимость значения кросс-энтропии от количества эпох обучения при обучении методом роя частиц с количеством частиц в рое равным 5 Количество эпох обучения Значение кросс-энтропии 1 0,5...
Название : | Решение задачи классификации с использованием нейронной нечеткой сети Мамдани-Заде |
Авторы/Редакторы : | Онисич С. А. Солдатова О. П. Соловьева Я. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2020 |
Библиографическое описание : | Онисич, С. А. Решение задачи классификации с использованием нейронной нечеткой сети Мамдани-Заде : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / С. А. Онисич ; рук. работы О. П. Солдатова ; 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. - Самара, 2020. - on-line |
Аннотация : | Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является решение задачи классификации с применением нечеткой нейронной сети Мамдани-Заде и исследование эффективности применения различных реализаций S- и T-норм. Разработана интеллектуальная система, в которой реализованы: 1) модель нейронной нечѐткой сети Мамдани-Заде; 2) алгоритмы обучения методом роя частиц и методом имитации отжига; 3) подсчет погрешности классификации. Система реализована с помощью средств языка программирования C# в среде разработки Microsoft Visual Studio 2019 с использованием фреймворка .NET Core. Для обучения сети используется набор данных, основанный на данных кристаллических решѐток. В зависимости от соотношения осей и значений углов решѐтки, с учетом симметрии, кристаллические решѐтки относят к одному из семи типов: триклинная, моноклинная, тригональная, гексагональная, ромбическая, тетрагональная и кубическая. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20200909162534 |
Ключевые слова: | кристаллические решетки метод имитации отжига метод роя частиц нечеткая логика нечеткие нейронные сети модель Мамдани-Заде |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Онисич_Степан_Александрович_Решение_задачи_классификации.pdf | 1.3 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.