Отрывок: Оставшиеся 67 экземпляров используются для тестирования сети. 3.3.3 Решение задач классификации 3.3.3.1 Решение задачи классификации ирисов В ходе экспериментальных исследований были определены количество нейронов в сети, значения СКО погрешности обучения, точность классификации и ошибка классификации при решении задачи классификации ирисов. Результаты исследования приведены в таблице 4.1. 50 Таблица 4.1 – Результаты решения задачи классификации ирисов ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Федотов Д. А. | ru |
dc.contributor.author | Солдатова О. П. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.coverage.spatial | ПОГРЕШНОСТЬ ОБУЧЕНИЯ | ru |
dc.coverage.spatial | самоорганизующиеся карты Кохонена | ru |
dc.coverage.spatial | нейронная сеть персептронного типа | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.creator | Федотов Д. А. | ru |
dc.date.issued | 2017 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170703152104 | ru |
dc.identifier.citation | Федотов, Д. А. Исследование эффективности решения задачи классификации при помощи гибридной сети Кохонена : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Д. А. Федотов ; рук. работы О. П. Солдатова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. систем и технологий. - Самара, 2017. - on-line | ru |
dc.description.abstract | В данной выпускной квалификационной работе исследуются различные структуры нейронных сетей персептронного типа, алгоритмы их обучения и эффективность использования при решении задачи классификации. Целью работы является создание удобного средства конструи | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,8 Мб) | ru |
dc.title | Исследование эффективности решения задачи классификации при помощи гибридной сети Кохонена | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.9 | ru |
dc.textpart | Оставшиеся 67 экземпляров используются для тестирования сети. 3.3.3 Решение задач классификации 3.3.3.1 Решение задачи классификации ирисов В ходе экспериментальных исследований были определены количество нейронов в сети, значения СКО погрешности обучения, точность классификации и ошибка классификации при решении задачи классификации ирисов. Результаты исследования приведены в таблице 4.1. 50 Таблица 4.1 – Результаты решения задачи классификации ирисов ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Федотов_Даниил_Александрович_Исследование_эффективности_решения_задачи.pdf | 1.81 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.