Отрывок: П.КОРОЛЕВА» ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Руководство пользователя ЛИСТ УТВЕ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Николаева Н. А. | ru |
dc.contributor.author | Лезина И. В. | ru |
dc.contributor.author | Стефанов М. А. | 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 | гистограмма | ru |
dc.coverage.spatial | выборка | ru |
dc.coverage.spatial | задача идентификации | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм роя части | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм QUICKPROP | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм имитации отжига | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм обратного распространения ошибки | ru |
dc.coverage.spatial | нейроны | ru |
dc.coverage.spatial | процент верно распознанных законов распределения | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.creator | Николаева Н. А. | ru |
dc.date.issued | 2017 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170707160922 | ru |
dc.identifier.citation | Николаева, Н. А. Исследование свойств многослойного персептрона при решении задачи идентификации законов распределения : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Н. А. Николаева ; рук. работы И. В. Лезина; рец. М. А. Стефанов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. си. - Самара, 2017. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью данной выпускной квалификационной работы магистра являетсяисследование возможностей многослойного персептрона при решении задачиидентификации законов распределения, реализация алгоритмов,проектирование программного комплекса для оценки идентификационныхвозможностей нейронной сети, поиск оптимальной конфигурации сети дляидентификации.Разработана автоматизированная система, в которой реализованыследующие алгоритмы обучения нейронной сети: алгоритм обратногораспространения ошибки, алгоритм QuickProp, алгоритм роя частиц, алгоритмимитации отжига. Для обучения и тестирования сети в системе реализованагенерация псевдослучайных последовательностей, распределенных позаданному закону распределения.Информационно-логическая модель автоматизированной системыразработана с помощью CASE-средства Lucidchart.Система реализована с помощью средств языка программирования Java 1.8. всреде разработки Intellij Idea 2016. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,6 Мб) | ru |
dc.title | Исследование свойств многослойного персептрона при решении задачи идентификации законов распределения | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.9 | ru |
dc.textpart | П.КОРОЛЕВА» ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Руководство пользователя ЛИСТ УТВЕ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Николаева_Настасия_Александровна_Исследование_свойств_многослойного_персептрона.pdf | 2.64 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.