1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛякишев А. А.
dc.contributor.authorЛезина И. В.
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибки
dc.coverage.spatialкритерии согласия Пирсона
dc.coverage.spatialалгоритм имитации отжига
dc.coverage.spatialаппроксимация
dc.coverage.spatialрадиально-базисные нейронные сети
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialплотность вероятности
dc.coverage.spatialгистограммы
dc.creatorЛякишев А. А.
dc.date2018
dc.date.accessioned2025-11-27T12:22:10Z-
dc.date.available2025-11-27T12:22:10Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180625144859
dc.identifier.citationЛякишев, А. А. Автоматизированная система аппроксимации плотности вероятности радиально-базисной нейронной сетью с применением алгоритмов инициализации весов : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. А. Лякишев ; рук. работы И. В. Лезина ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т информа. - Самара, 2018. - on-line
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/48464-
dc.description.abstractВ 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
dc.subjectаппроксимация
dc.subjectгистограммы
dc.subjectрадиально-базисные нейронные сети
dc.subjectплотность вероятности
dc.subjectобратное распространение ошибки
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectкритерии согласия Пирсона
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectалгоритм имитации отжига
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleАвтоматизированная система аппроксимации плотности вероятности радиально-базисной нейронной сетью с применением алгоритмов инициализации весов
dc.typeText
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorматематики и электроники
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-approksimacii-plotnosti-veroyatnosti-radialnobazisnoi-neironnoi-setu-s-primeneniem-algoritmov-inicializacii-vesov-vyp-k-73700
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Лякишев_Антон_Андреевич_Автоматизированная_система_аппроксимации_плотности.pdf2.71 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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