Сети Кохонена
Распознавание сетью структуры данных. Решение задач классификации в сетях Кохонена. Использование доверительных уровней (порогов принятия и отвержения) для интерпретации выходных значений в пакете ST Neural Networks. Границы диапазона для переменной.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 21.10.2014 |
| Размер файла | 65,1 K |
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
Понятие о нейронных сетях и параллели из биологии. Базовая искусственная модель, свойства и применение сетей. Классификация, структура и принципы работы, сбор данных для сети. Использование пакета ST Neural Networks для распознавания значимых переменных.
реферат [435,1 K], добавлен 16.02.2015Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 29.04.2009Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Решение задач прогнозирования цен на акции "Мазут" на 5 дней, построение прогноза для переменной "LOW". Работа в модуле "Neural networks", назначение вкладок и их характеристика. Построение системы "Набор программистов" нечеткого логического вывода.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 26.12.2016Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.
лабораторная работа [36,1 K], добавлен 05.10.2010Реалізація сегментації позичальників методом карт Кохонена за допомогою пакету Deductor Studio. Послідовність дій, які необхідно провести для аналізу даних у Deductor Studio. Результат сегментації на картах Кохонена та характеристика кожного сегменту.
контрольная работа [1017,1 K], добавлен 29.09.2010Технологии 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 20.05.2013Бібліотека Pcap та її реалізація WinPcap під платформу Windows. Аспекти робот з бібліотекою WinPcap. Штучні нейронні мережі. Застосування бібліотеки Winpcap для захоплення мережевого трафіку. Реалізація нейронної мережі Кохонена для аналізу заголовків.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.06.2012Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.
презентация [391,1 K], добавлен 09.10.2013Модели оценки кредитоспособности физических лиц в российских банках. Нейронные сети как метод решения задачи классификации. Описание возможностей программы STATISTICA 8 Neural Networks. Общая характеристика основных этапов нейросетевого моделирования.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 21.10.2013Построение векторной модели нейронной сети. Проектирование и разработка поискового механизма, реализующего поиск в полнотекстовой базе данных средствами нейронных сетей Кохонена с применением модифицированного алгоритма расширяющегося нейронного газа.
курсовая работа [949,0 K], добавлен 18.07.2014Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.10.2015Этап предварительной обработки данных, классификации, принятия решения. Изображения обучающих рукописных символов, тестового символа. Выход нейронной сети для тестового символа. График тренировки нейронной сети. Последовательность точек. Входные вектора.
статья [245,7 K], добавлен 29.09.2008Взаимодействие уровней в процессе связи, его эталонная модель для открытых систем. Функции уровней модели OSI. Сетезависимые протоколы, а также протоколы, ориентированные на приложениях, их сравнительное описание и использование в современных сетях.
реферат [361,5 K], добавлен 16.04.2015Рассмотрение программных продуктов, обеспечивающих решение задач по распознаванию образов. Видеопотоки от камер видеонаблюдения. Изменение размера и формата представления кадра. Отслеживание движения объекта в кадре. Распознавание номеров автотранспорта.
лабораторная работа [1,4 M], добавлен 28.11.2021Виды протоколов - стандартов, определяющих формы представления и способы пересылки сообщений, процедуры их интерпретации, правила совместной работы оборудования в сетях. Корневые серверы DNS, обеспечивающие работу системы доменных имен Интернета.
презентация [1,4 M], добавлен 14.05.2017Простейшая сеть, состоящая из группы нейронов, образующих слой. Свойства нейрокомпьютеров (компьютеров на основе нейронных сетей), привлекательных с точки зрения их практического использования. Модели нейронных сетей. Персептрон и сеть Кохонена.
реферат [162,9 K], добавлен 30.09.2013Решение задачи нелинейного программирования с определением экстремумов функции. Этапы процесса нахождения решения задачи нелинейного программирования с использованием ее геометрической интерпретации. Определение гиперповерхности уровней функции.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.09.2010Оптимизационные исследования задач линейного и нелинейного программирования при заданных математических моделях. Решение задач линейного программирования и использование геометрической интерпретации и табличного симплекс-метода, транспортная задача.
курсовая работа [408,7 K], добавлен 13.06.2019Определение (задание структуры) данных. Обработка данных. Управление данными. Microsoft Access - нечто большее, чем СУБД. Проектирование, создание и управление базой данных на примере переплетной мастерской в пакете MS Access.
курсовая работа [470,8 K], добавлен 30.10.2002
