Отрывок: После обучения сети система оповестит пользователя об успешном окончании процесса обучения сети, открыв отдельное окно. Затем пользователь может приступить к идентификации, нажав на кнопку «Работа с сетью» и выбрав файл с данными, или сгенерировав их автоматически, после чего на экране будут представлены результаты идентификации. 2.2.8 Диаграмма кооперации Диаграмма кооперации – это динамическая модель системы обмена сообщений между объектами. Ко...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГудков В. В.ru
dc.contributor.authorЛезина И. В.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialвероятностные алгоритмыru
dc.coverage.spatialгипер радиально-базисные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialгистограммыru
dc.coverage.spatialидентификация плотности распределения вероятностейru
dc.coverage.spatialнейроныru
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибкиru
dc.creatorГудков В. В.ru
dc.date.accessioned2023-10-12 11:30:55-
dc.date.available2023-10-12 11:30:55-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20231005112316ru
dc.identifier.citationГудков, В. В. Исследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети при решении задачи идентификации плотности распределения вероятностей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / В. В. Гудков ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2023. - 1 файл (5,4 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-primeneniya-giper-radialnobazisnoi-neironnoi-seti-pri-reshenii-zadachi-identifikacii-plotnosti-raspredeleniya-veroyatnostei-106128-
dc.description.abstractВ выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью. Целью данной работы является исследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети для решения задачи идентификации плотности распределения вероятностей. В рамках работы проведен анализ предметной области и различных методов, которые применяются в задачах идентификации, произведено обоснование выбора модели сети. В данной системе реализована возможность работы с выборками данных: генерация по заданному закону распределения, сохранение и загрузка данных из файлов. Обучение сети производится с помощью метода обратного распространения ошибки и вероятностного алгоритма с применением различных модификаций алгоритмов определения нейронапобедителя WTA (Winner Take All). Выбор начальных параметров сети производится с помощью случайной инициализации. С помощью обученной сети реализован процесс идентификации плотности распределения вероятностейru
dc.titleИсследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети при решении задачи идентификации плотности распределения вероятностейru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartПосле обучения сети система оповестит пользователя об успешном окончании процесса обучения сети, открыв отдельное окно. Затем пользователь может приступить к идентификации, нажав на кнопку «Работа с сетью» и выбрав файл с данными, или сгенерировав их автоматически, после чего на экране будут представлены результаты идентификации. 2.2.8 Диаграмма кооперации Диаграмма кооперации – это динамическая модель системы обмена сообщений между объектами. Ко...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Гудков_Владислав_Владимирович_Исследование_применения_гипер_радиально.pdf5.51 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.