контрольная работа  Изучение и создание нейронных сетей в системе matlab

Подобные документы

• Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей

  Понятие 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 05.10.2010
  

• Решение задач с использованием нейронных сетей в Matlab

  Технологии 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 20.05.2013
  

• Кластеризация с помощью нейронных сетей

  Сущность, 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 05.10.2010
  

• Создание нейронной сети, выполняющей логическую функцию "И" и "ИЛИ"

  Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.
  
  лабораторная работа [2,3 M], добавлен 25.03.2014
  

• Использование нейронных сетей в системе Matlab

  Способы применения нейронных сетей для решения различных математических и логических задач. Принципы архитектуры их построения и цели работы программных комплексов. Основные достоинства и недостатки каждой из них. Пример рекуррентной сети Элмана.
  
  курсовая работа [377,4 K], добавлен 26.02.2015
  

• Создание классификатора, основанного на нейронной сети и способного определять качество вина

  Различные методы решения задачи классификации. Нейросетевые парадигмы, методы обучения нейронных сетей, возникающие при этом проблемы и пути их решения. Описание программной реализации классификатора, его функциональные возможности и результаты обучения.
  
  дипломная работа [1,0 M], добавлен 28.12.2015
  

• Разработка и исследование искусственной нейронной сети для управления динамическим объектом с переменными параметрами

  Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
  
  дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013
  

• Программное обеспечение, использующие в качестве вычислительного механизма для прогнозирования - нейронные сети

  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 18.02.2017
  

• Нейронные сети с радиальными базисными функциями

  Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.
  
  лабораторная работа [238,7 K], добавлен 05.10.2010
  

• Решение задач оптимизации с применением пакетов прикладных программ

  Обзор и сравнительный анализ современных математических пакетов. Вычислительные и графические возможности системы MATLAB, а также средства программирования в среде MATLAB. Основные возможности решения задач оптимизации в табличном процессоре MS Excel.
  
  дипломная работа [6,6 M], добавлен 04.09.2014
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к подобным работам