Отрывок: Исследовались значения 0,5, 0,75 и 1,0 для шести и девяти эпох предобучения. Результаты приведены в таблице 5.1 Таблица 5.1 – Зависимость точности от скорости и количества эпох предобучения Количество эпох предобучения Скорость предобучения Точность Средняя Минимальная Максимальная 6 0,5 0,717 0,661 0,749 6 0,75 0,724 0,661 0,750 6 1,0 0,726 0,661 0,751 9 0,5 0,716 0,661 0,743 9 0,75 0,721 0,661 0,745 9 1,0 ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Тайманов Д. С. | ru |
dc.contributor.author | Попов С. Б. | ru |
dc.contributor.author | Никоноров А. В. | 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.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | Big Data | ru |
dc.coverage.spatial | глубокие сети доверия | ru |
dc.coverage.spatial | прогнозирование | ru |
dc.coverage.spatial | аварии сетевого оборудования | ru |
dc.coverage.spatial | интеллектуальный анализ данных | ru |
dc.creator | Тайманов Д. С. | ru |
dc.date.issued | 2017 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170906144530 | ru |
dc.identifier.citation | Тайманов, Д. С. Разработка распределенной технологии формирования нейронных сетей для прогнозирования аварий сетевого оборудования : вып. квалификац. работа по спец. "Прикладная математика и информатика" / Д. С. Тайманов ; рук. работы С. Б. Попов; рец. А. В. Никоноров ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и элек. - Самара, 2017. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Объектом исследования является применимость нейронных сетей для прогнозирования аварий сетевого оборудования Цель работы – создание распределенной технологии формирования нейронных сетей для поиска наилучшего типа и архитектуры сети прогнозирования аварий сетевого оборудования. Предложена структура обучающего вектора. Разработана кроссплатформенная отказоустойчивая система формирования и исследования нейронных сетей. На данных «Telstra Network Disruptions» проанализированы различные архитектуры и функции ошибки сетей. Определены архитектуры глубоких сетей доверия с наилучшей точностью работы. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,1 Мб) | ru |
dc.title | Разработка распределенной технологии формирования нейронных сетей для прогнозирования аварий сетевого оборудования | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | Исследовались значения 0,5, 0,75 и 1,0 для шести и девяти эпох предобучения. Результаты приведены в таблице 5.1 Таблица 5.1 – Зависимость точности от скорости и количества эпох предобучения Количество эпох предобучения Скорость предобучения Точность Средняя Минимальная Максимальная 6 0,5 0,717 0,661 0,749 6 0,75 0,724 0,661 0,750 6 1,0 0,726 0,661 0,751 9 0,5 0,716 0,661 0,743 9 0,75 0,721 0,661 0,745 9 1,0 ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Тайманов_Дмитрий_Сергеевич_Разработка_распределенной_технологии_формирования.pdf | 2.11 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.