Автоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью

Abstract

В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью. Целью данной работы является автоматизация процесса идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью. В рамках работы проведен анализ предметной области и различных моделей нейронных сетей, 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. Выбор начальных параметров производится с помощью случайной инициализации. С помощью обученной сети реализован процесс идентификации плотности распределения вероятностей. Удобный и понятный интерфейс позволяет оценивать результат обучения сети. Оценка качества идентификации производится с помощью проце