Решение задач прогнозирования и распознавания образов с помощью нейронных сетей
Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Интеллектуальные информационные системы |
| Вид | лабораторная работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Алексей |
| Дата добавления | 20.02.2012 |
| Размер файла | 1,9 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.
курсовая работа [549,7 K], добавлен 03.03.2015Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017Технологии решения задач с использованием нейронных сетей в пакетах расширения Neural Networks Toolbox и Simulink. Создание этого вида сети, анализ сценария формирования и степени достоверности результатов вычислений на тестовом массиве входных векторов.
лабораторная работа [352,2 K], добавлен 20.05.2013Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.
презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015Прогнозирование валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети. Общая характеристика среды программирования Delphi 7. Существующие методы прогнозирования. Характеристика нечетких нейронных сетей. Инструкция по работе с программой.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 12.11.2010Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011Выбор типа и структуры нейронной сети. Подбор метода распознавания, структурная схема сети Хопфилда. Обучение системы распознавания образов. Особенности работы с программой, ее достоинства и недостатки. Описание интерфейса пользователя и экранных форм.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 14.11.2013
