Автоматизированная система аппроксимации плотности вероятности нейронной сетью Вольтерри

Abstract

Целью выпускной квалификационной работы бакалавра является проектирование и реализация нейронной сети Вольтерри для аппроксимации плотности вероятней случайных величин, а также поиск оптимальной конфигурации сети для получения наиболее точных результатов аппроксимации, благодаря возможности гибкого изменения параметров работы автоматизированной системы. Это позволяет провести ряд экспериментов и изучить особенности построенной нейронной сети. В системе реализована нейронная сеть Вольтерри, смоделированы генераторы случайных величин на основе функций, обратных функциям распределения вероятностей для получения обучающих выборок. Обучение сети проводится методом сопряженных графов. Логическая модель автоматизированной системы реализована с помощью CASE-средства StarUML (2.8.0) в нотации UML. Алгоритмы работы системы и схемы созданы при помощи инструмента draw.io (8.6.3). Автоматизированная система разработана на объектно-ориентированном языке программирования C# на платформе Microsoft .NET Framework.