Навчання нейронної мережі з використанням радіально базисної функції
Інтелектуальний аналіз даних - процес автоматичного пошуку прихованих закономірностей або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необробленої інформації. Мережа радіально базисних функцій у математичному моделюванні — штучна нейронна мережа.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Предмет | Кібернетика |
Вид | курсовая работа |
Язык | украинский |
Прислал(а) | Incognito |
Дата добавления | 09.11.2019 |
Размер файла | 513,8 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
Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 24.07.2013Характеристика особливостей побудови біологічних та штучних нейронних мереж. Вивчення їх активіаційних функцій: порогової бінарної, лінійної обмеженої, гіперболічного тангенса. Персептрони і зародження штучних нейромереж. Багатошарові нейронні мережі.
реферат [1,2 M], добавлен 11.06.2010Представлення типів даних при роботі нейронними мережами. Корисні вхідні змінні, їх тестування методом спроб та помилок. Генетичний алгоритм відбору вхідних даних. Нелінійне пониження розмірності, пропущені значення. Створення нового набору даних.
реферат [1,1 M], добавлен 09.07.2011Розробка системи підтримки прийняття рішень для проектування комп’ютерної мережі. Матричний алгоритм пошуку найменших шляхів. Програма роботи алгоритму в MS Excel. Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Excel.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 12.12.2013Топології нейронної мережі та їх застосування, варіанти вибору архітектури мереж, число проміжних шарів і число елементів, архітектури мереж користувачів. Мережі для задач з багатьма класами, операція додавання матриці втрат, багатошаровий перцептрон.
контрольная работа [227,3 K], добавлен 21.06.2011Бібліотека 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 09.06.2012Особливості та методика пошуку інформації та об’єктів у зовнішній пам’яті комп’ютера, в мережі або операційній системі Windows. Специфіка використання автономної й онлайнової довідки операційної системи. Параметри пошуку в прихованих або системних папках.
конспект урока [885,7 K], добавлен 03.01.2010Методика розробки мережі із заданими параметрами. Розрахунок швидкості надходження елементів даних в систему, утилізації одного сервера, функції Ерланга та коефіцієнту Пуасона. Середній час обслуговування для елементів даних в черзі. Лістинг програми.
контрольная работа [493,5 K], добавлен 21.10.2013Аналіз локальних мереж та характеристика мережі доступу за технологією 802.11АС. Створення та проектування мережі в Державній установі "Науково-методичний центр вищої та фахової передвищої освіти" та її захист. Переваги бездротової мережі передачі даних.
дипломная работа [4,6 M], добавлен 14.06.2021Технологія пошуку інформації в мережі Інтернет. Можливості спеціальних служб, індексів. Інформаційні ресурси у каталогах. Системи мета-пошуку, пошуку в конференціях Usenet, пошуку людей. Знаходження інформації із застосуванням серверів глобального пошуку.
реферат [38,8 K], добавлен 20.05.2011