Автоматизированная система аппроксимации плотности вероятности радиально-базисной нейронной сетью с применением алгоритмов инициализации весов

Abstract

В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированнаясистема аппроксимации плотности вероятности радиально-базисной нейроннойсетью.Целью данной работы является автоматизация процесса аппроксимациирадиально-базисной нейронной сетью с применением различных алгоритмовинициализации весов.В рамках работы проведен анализ предметной области и различныхмоделей нейронных сетей, которые применяются в задачах аппроксимации,произведено обоснование выбора модели сети, рассмотрены различные методыинициализации весов нейронной сети.В данной системе реализована возможность работы с выборками данных:генерация по заданному закону распределения, сохранение и загрузка данныхиз файлов. Обучение сети производится с помощью метода обратногораспространения ошибки. Выбор начальных параметров производится спомощью различных алгоритмов: случайная инициализация или алгоритмаимитации отжига.С помощью обученной сети реализован процесс аппроксимации.Удобный и понятный интерфейс позволяет оценивать результатыа