Прогнозирование, анализ и обработка экологической информации с помощью нейросетевых методов
Использование нейронные сети для прогнозирования концентрации отдельных веществ и для установления экологической обстановки региона как по отдельным выбросам, так и по их совокупности. Современные методы обработки разнотипных экспериментальных данных.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Нейрокомпьютерная техника |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Макаров С.В. |
| Дата добавления | 25.08.2020 |
| Размер файла | 22,9 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
Прогнозирование 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 18.02.2017Современные системы обработки данных. Автоматизированная информационная система. Понятие информационной и динамической модели. Появление множества разнотипных систем, отличающихся принципами построения и заложенными в них правилами обработки информации.
презентация [36,0 K], добавлен 14.10.2013Изучение существующих методов и программного обеспечения для извлечения числовых данных из графической информации. Программное обеспечение "graphtrace", его структура и методы обработки данных. Использование этой системы для данных различного типа.
дипломная работа [3,9 M], добавлен 06.03.2013Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011Получение изображения объекта с помощью оптико-электронных систем, построенных на основе ПЗС-приемника. Методы обработки первичной измерительной информации. Реализация алгоритма обработки графической информации с помощью языка программирования Python.
лабораторная работа [1,1 M], добавлен 30.05.2023Обработка экспериментальных данных с помощью программных продуктов. Редактирование и оформление электронных табличных расчётов. Метод наименьших квадратов: применение в качестве критерия близости суммы квадратов отклонений заданных и расчетных значений.
курсовая работа [275,5 K], добавлен 07.03.2011Режимы компьютерной обработки данных. Централизованный, децентрализованный, распределенный и интегрированный способы обработки данных. Средства обработки информации. Типы ведения диалога, пользовательский интерфейс. Табличный процессор MS Excel.
курсовая работа [256,9 K], добавлен 25.04.2013Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.
курсовая работа [527,2 K], добавлен 28.05.2009Преимущества 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 24.05.2015Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.
контрольная работа [229,5 K], добавлен 28.05.2010