Отрывок: Результаты исследования представлены в таблице 6 и на рисунке 27. При 0 0,005 0,01 0,015 0,02 0,025 0,03 0,035 3 6 9 12 К о эф ф и ц и ен т н ес о в п а д ен и я Т ей л а Число нейронов в нечетком слое Зависимость коэффициента несовпадения Тейла от числа нейронов в нечетком слое Имитация отжига Рой частиц Генетический Муравьиная колония 61 решении ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Новиков Д. А. | ru |
dc.contributor.author | Лезина И. В. | ru |
dc.contributor.author | Нечаев Д. 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.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм обратного распространения ошибки | ru |
dc.coverage.spatial | коэффициент несовпадения Тейла | ru |
dc.coverage.spatial | генетический алгоритм | ru |
dc.coverage.spatial | нейроны | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.coverage.spatial | метод имитации отжига | ru |
dc.coverage.spatial | метод роя частиц | ru |
dc.coverage.spatial | задачи программирования | ru |
dc.creator | Новиков Д. А. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625131540 | ru |
dc.identifier.citation | Новиков, Д. А. Исследование применения алгоритмов инициализации весов нечеткого многослойного персептрона при решении задачи прогнозирования : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Д. А. Новиков ; рук. работы И. В. Лезина; рец. Д. А. Нечаев ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электро. - Самара, 2018. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является исследование влияния инициализации весов скрытого и выходного слоев многослойного и нечеткого многослойного персептронов, осуществленной с помощью различных алгоритмов глобальной оптимизации, на прогнозирующие способности нейронной сети. Разработана автоматизированная система, в которой реализованы: - нейронные сети: многослойный персептрон и нечеткий многослойный персептрон; - алгоритмы глобальной оптимизации: метод имитации отжига, метод роя частиц, генетический алгоритм и модифицированный алгоритм муравьиной колонии; - подсчет ошибки обучения нейронной сети с помощью коэффициента несовпадения Тейла. Для обучения и тестирования сети используются данные о курсе золота с 1 января 1950 года по 1 июля 2014 года. Всего 774 записи за каждый месяц. Система реализована с помощью средств языков программирования Kotlin в среде разработки Intellij Idea 2018 и TypeScript в среде разработки Visual Studio Code. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,8 Мб) | ru |
dc.title | Исследование применения алгоритмов инициализации весов нечеткого многослойного персептрона при решении задачи прогнозирования | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.textpart | Результаты исследования представлены в таблице 6 и на рисунке 27. При 0 0,005 0,01 0,015 0,02 0,025 0,03 0,035 3 6 9 12 К о эф ф и ц и ен т н ес о в п а д ен и я Т ей л а Число нейронов в нечетком слое Зависимость коэффициента несовпадения Тейла от числа нейронов в нечетком слое Имитация отжига Рой частиц Генетический Муравьиная колония 61 решении ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Новиков_Денис_Андреевич_Исследование_применения_алгоритмов_инициализации.pdf | 2.87 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.