Title: Исследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети при решении задачи идентификации плотности распределения вероятностей
Authors: Гудков В. В.
Лезина И. В.
Соловьева Я. В.
Keywords: вероятностные алгоритмы
гипер радиально-базисные нейронные сети
гистограммы
идентификация плотности распределения вероятностей
нейроны
обратное распространение ошибки
Issue Date: 2023
Citation: Гудков, В. В. Исследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети при решении задачи идентификации плотности распределения вероятностей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / В. В. Гудков ; рук. работы И. В. Лезина ; 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 и. - Самара, 2023. - 1 файл (5,4 Мб). - Текст : электронный
Abstract: В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью. Целью данной работы является исследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети для решения задачи идентификации плотности распределения вероятностей. В рамках работы проведен анализ предметной области и различных методов, 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 и вероятностного алгоритма с применением различных модификаций алгоритмов определения нейронапобедителя WTA (Winner Take All). Выбор начальных параметров сети производится с помощью случайной инициализации. С помощью обученной сети реализован процесс идентификации плотности распределения вероятностей
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/44560
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.