статья Влияние обучающих выборок на процесс обучения адаптивных нейро-нечетких сетей для решения задачи классификаций деталей
Обучение адаптивных нейро-нечетких сетей (ANFIS) для решения задач классификации деталей. Возможности ANFIS для решения задачи классификации втулок с помощью системы нечеткого вывода. Зависимость точности работы системы от количества обучающих выборок.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 08.05.2018 |
| Размер файла | 460,3 K |
Подобные документы
Искусственные нейросетевые системы как перспективное направление в области разработки искусственного интеллекта. Назначение нейро-нечётких сетей. Гибридная сеть ANFIS. Устройство и принцип работы нейро-нечётких сетей, применение в экономике и бизнесе.
контрольная работа [102,5 K], добавлен 21.06.2012Методы, системы, типы и способы проводимых измерений в автоматизированных системах медицинского обеспечения безопасности на транспорте. Проектирования нечеткого алгоритма предрейсовых медицинских осмотров на основе адаптивной сети нейро-нечеткого вывода.
дипломная работа [6,5 M], добавлен 06.05.2011Различные 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 28.12.2015Основные этапы систем нечеткого вывода. Правила нечетких продукций, используемые в них. Нечеткие лингвистические высказывания. Определение алгоритмов Цукамото, Ларсена, Сугено. Реализации нечеткого вывода Мамдани на примере работы уличного светофора.
курсовая работа [479,6 K], добавлен 14.07.2012Обзор методов и подходов решения поставленной задачи аппроксимации логического вывода экспертной системы. Разработка и описание метода сетевого оператора для решения данной задачи. Разработка алгоритма решения. Проведение вычислительного эксперимента.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 23.02.2015Интеллектуальная система как техническая или программная система, решающая задачи, которые считаются творческими и принадлежат конкретной предметной области. Анализ системы нечеткого логического вывода. Знакомство со средой программирования FuzzyTECH.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 30.09.2016Роль классификации документов в решении задач информационного поиска. Методы автоматической классификации документов и этапы построения классифицирующей системы: индексация документа, построение классификаторов на базе обучающих данных, оценка их работы.
курсовая работа [354,2 K], добавлен 13.01.2013Этапы решения задачи классификации цифр арабского алфавита на основе нейронных сетей: выбор класса, структуры и пакета нейронной сети, ее обучение, требования к информационной и программной совместимости, составу и параметрам технических средств.
реферат [111,6 K], добавлен 19.10.2010Программное обеспечение для получения исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью. Алгоритм метода обратного распространения ошибки. Методика классификации товаров: составление алгоритма, программная реализация.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 07.06.2012Описание алгоритма решения транспортной задачи по планированию перевозки зерна. Ход решения задачи вручную, в программе TORA методом наименьшего элемента, с помощью MS Excel. Разработка программы для решения задачи в общем виде средствами Delphi.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 22.11.2012