телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы

РАСПРОДАЖАЭлектроника, оргтехника -30% Книги -30% Товары для детей -30%

все разделыраздел:Компьютеры, Программирование

Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей

найти похожие
найти еще

Гуашь "Классика", 12 цветов.
Гуашевые краски изготавливаются на основе натуральных компонентов и высококачестсвенных пигментов с добавлением консервантов, не
170 руб
Раздел: 7 и более цветов
Забавная пачка денег "100 долларов".
Купюры в пачке выглядят совсем как настоящие, к тому же и банковской лентой перехвачены... Но вглядитесь внимательней, и Вы увидите
60 руб
Раздел: Прочее
Ручка "Помада".
Шариковая ручка в виде тюбика помады. Расцветка корпуса в ассортименте, без возможности выбора!
25 руб
Раздел: Оригинальные ручки
Разработала программу, которая реализует нейросетевой алгоритм аппроксимации и выводит результаты аппроксимации в виде графиков. Для решения использовала функцию ewff(.) – создание «классической» многослойной НС с обучением по методу обратного распространения ошибки. Список использованных источников О.С. Амосов О.С. Амосов «Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы»: Учеб. Пособие. - Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2004. -104 с.

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Возможно, со временем возникнет такая область деятельности — «нейропедагогика» — обучение искусственных нейронных сетей. С другой стороны, при использовании нейронных сетей в экспертных системах на PC возникает потребность прочитать и логически проинтерпретировать навыки, выработанные сетью. В главе «Контрастер» описаны служащие для этого методы контрастирования — получения неявными методами логически прозрачных нейронных сетей. Однако за логическую прозрачность приходится платить снижением избыточности, так как при контрастировании удаляются все связи кроме самых важных, без которых задача не может быть решена. Итак, очевидно наличие двух источников идеологии нейроинформатики. Это представления о строении мозга и о процессах обучения. Существуют группы исследователей и научные школы, для которых эти источники идей имеют символическое, а иногда даже мистическое или тотемическое значение. В работе [56] доказана теорема, утверждающая, что с помощью линейных комбинаций и суперпозиций линейных функций и одной произвольной нелинейной функции одного аргумента можно сколь угодно точно приблизить любую непрерывную функцию многих переменных

скачать реферат Искусственный интеллект в управлении фирмой

Во втором случае классы невозможно разделить линиями (плоскостями), но их возможно отделить с помощью более сложного деления – нелинейная разделимость. В третьем случае классы пересекаются и можно говорить только о вероятностной разделимости. В идеальном варианте после предварительной обработки мы должны получить линейно разделимую задачу, так как после этого значительно упрощается построение классификатора. К сожалению, при решении реальных задач мы имеем ограниченное количество образцов, на основании которых и производится построение классификатора. При этом мы не можем провести такую предобработку данных, при которой будет достигнута линейная разделимость образцов.2. Использование нейронных сетей в качестве классификатора.Сети с прямой связью являются универсальным средством аппроксимации функций, что позволяет их использовать в решении задач классификации. Как правило, нейронные сети оказываются наиболее эффективным способом классификации, потому что генерируют фактически большое число регрессионных моделей (которые используются в решении задач классификации статистическими методами).

Шкатулка декоративная "Стиль", 15,5x12,5x11,5 см (бутылочный).
Шкатулка декоративная для ювелирных украшений, с выдвижными ящичками. Размер: 15,5x12,5x11,5 см. Материал: комбинированный.
1586 руб
Раздел: Шкатулки для украшений
Набор ковриков "Kamalak Tekstil" для ванной, 50х50 см и 50x80 см (фиолетовый).
Ковры-паласы выполнены из полипропилена. Ковры обладают хорошими показателями теплостойкости и шумоизоляции. Являются гипоаллергенными. За
607 руб
Раздел: Коврики
Фоторамка на 11 фотографий С31-021 Alparaisa "Family", коричневый, 47x53,5 см.
Размеры рамки: 47x53,5 cм. Размеры фото: - 10х15 см (4 штуки), - 15х10 см (7 штук). Фоторамка-коллаж для 11-ти фотографий. Материал:
868 руб
Раздел: Мультирамки
 Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Вектор, составленный из номеров нейронов последовательно расположенных в отсортированном векторе выходных сигналов, будет подстановкой. Если каждой подстановке приписать номер класса, то такой интерпретатор может закодировать N! классов используя N выходных сигналов. Уровень уверенности Часто при решении задач классификации с использованием нейронных сетей недостаточно простого ответа «входной вектор принадлежит K-му классу». Хотелось бы также оценить уровень уверенности в этом ответе. Для различных интерпретаторов вопрос определения уровня уверенности решается по-разному. Однако, необходимо учесть, что от нейронной сети нельзя требовать больше того, чему ее обучили. В этом разделе будет рассмотрен вопрос об определении уровня уверенности для нескольких интерпретаторов, а в следующем будет показано, как построить оценку так, чтобы нейронная сеть позволяла его определить. 1. Кодирование номером канала. Знаковый интерпретатор. Знаковый интерпретатор работает в два этапа. 1. Каждый выходной сигнал нейронной сети интерпретируется как 1, если он больше (a+b)/2, и как 0 в противном случае. 2

скачать реферат Кластеризация с помощью нейронных сетей

Основным отличием данной технологии от рассмотренных нами ранее нейросетей, обучаемых по алгоритму обратного распространения, является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных. Заключение В ходе выполнения лабораторной работы я ознакомился с теоретическими сведениями, необходимыми для решения задачи кластеризации с помощью нейронной сети со слоем Кохонена. С использованием встроенных функций пакета нейронных сетей математической среды Ma lab была решена задача кластеризации весоростовых показателей. Также было рассмотрено использование самоорганизующей карты на примере двумерных векторов. Список использованных источников О.С. Амосов О С. Амосов «Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы»: Учеб. Пособие. - Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2004. -104 с.

 Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

В этой ситуации правильным является компромиссное решение — необходимо найти такое минимальное множество, в котором вся информация дублируется. В данном разделе рассматриваются методы построения таких множеств, повышенной надежности. Кроме того, построение дублей второго рода позволяет установить какие из входных сигналов не имеют дублей в исходном множестве сигналов. Попадание такого «уникального» сигнала в минимальное множество является сигналом о том, что при использовании нейронной сети для решения данной задачи следует внимательно следить за правильностью значения этого сигнала. Формальная постановка задачи Пусть дана таблица данных, содержащая N записей, каждая из которых содержит M+1 поле. Обозначим значение i-о поля j-й записи через xij, где i=0,…,M, j=1,…,N. Обозначим через V(A,S) задачник, в котором ответы заданы в полях с номерами i∈A, а входные данные содржатся в полях с номерами i∈S. Множество А будем называть множеством ответов, а множество S — множеством входных данных. Минимальное множество входных сигналов, полученное при обучении сети на задачнике V(A,S), обозначим через F(A,S)

скачать реферат Учет риска при реализации инвестиционного проекта

Одним из вариантов решения этого вопроса является делегирование полномочий по управлению. Существуют соответствующие управленческие теории (Теория передачи полномочий, Теория заинтересованных лиц и др.), в которых обособляются интересы различных групп лиц. Часто инициатива уступается партнеру, родственнику, общественному институту (например, арбитражному суду). Практически смешанную стратегию можно рассматривать как сознательную «передачу полномочий» моделируемому случаю. Изложенные рассуждения приводят к мысли о целесообразности рассмотрения перспектив использования нейронных сетей теории адаптивного резонанса для согласования предпочтений по риску. Основы теории адаптивного резонанса были заложены С. Гроссбергом в 1976 г. Одной из моделей является A R I – модель нейросети, реализующая принципы теории адаптивного резонанса. Эта сеть состоит из двух слоев нейронов F1 и F2. Входная информация (в бинарном виде) поступает в слой F1. Нейроны этого слоя возбуждаются (преобразуют вход по некоторой формуле с постоянными параметрами), и в зависимости от значений возбужденного состояния пороговая функция определяет выходное значение каждого нейрона, передаваемое по прямым связям на вход нейронов слоя F2.

скачать реферат Сбербанк России и его кредитная политика

Несмотря на то, что заемщики предоставляют банкам сведения, касающиеся предполагаемых денежных потоков и финансовых результатов, построение прогнозных финансовых документов осуществляется упрощенно, в основном, с использованием трендового способа, а их данные непосредственно не учитываются при определении класса заемщика. В-шестых, преимущественно балльная оценка кредитоспособности. В большинстве методик класс кредитоспособности определяется балльным способом по финансовым показателям; нефинансовые показатели учитываются дополнительно и не вносят существенного вклада в результаты оценки. Более современными можно признать методики, предусматривающие расчет результирующего показателя кредитоспособности с учетом заданных удельных весов всех направлений кредитоспособности, включая нефинансовые. Несмотря на некоторые недостатки, присущие балльной оценке (произвольность выбора показателей и их удельных весов), она является простой, дешевой и прозрачной, по сравнению, например, с оценкой, полученной в результате использования нейронных сетей.

скачать реферат Система оценки кредитоспособности клиентов банка

Степень влияния коэффициента на значение рейтинга определяется весом коэффициента, что создает проблемы оптимального выбора весов коэффициента. Избежать данной проблемы в мировой банковской практике помогает внедрение присвоения кредитного рейтинга с использованием нейронных сетей. Нейронная система исследует нелинейную зависимость между финансовыми коэффициентами и значениями рейтингов. На основе выявленной зависимости и новых значений коэффициентов потенциального заемщика определяется рейтинг его кредитоспособности. В мировой банковской практике конечным результатом оценки кредитоспособности клиента является не сам рейтинг, а показатель вероятности дефолта клиента (изменения кредитного рейтинга). В этой связи западными банками и мировыми рейтинговыми агентствами разрабатываются и применяются матрицы изменения кредитного рейтинга, или таблицы миграции рейтинга. Они основаны на информации прошлых периодов о дефолтах по кредитам с различным кредитным рейтингом. С их помощью оценивается вероятность изменения качества кредитного портфеля с течением времени, исходя из текущего значения рейтинга кредитоспособности.

скачать реферат Нейросетевые методы распознавания изображений

При использовании нелинейных активационных функций нейронных элементов возможна нелинейная декомпозиция на главные компоненты. Нелинейность позволяет более точно отразить вариации входных данных. Применяя анализ главных компонент к декомпозиции изображений лиц, получим главные компоненты, называемые собственными лицами (holo s в работе ), которым так же присуще полезное свойство – существуют компоненты, которые в основном отражают такие существенные характеристики лица как пол, раса, эмоции. При восстановлении компоненты имеют вид, похожий на лицо, причём первые отражают наиболее общую форму лица, последние – различные мелкие отличия между лицами (рис. 2). Такой метод хорошо применим для поиска похожих изображений лиц в больших базах данных. Показана так же возможность дальнейшего уменьшения размерности главных компонент при помощи НС . Оценивая качество реконструкции входного изображения можно очень точно определять его принадлежность к классу лиц. 2. Нейронные сети высокого порядка Нейронные сети высокого порядка (НСВП) отличаются от МНС тем, что у них только один слой, но на входы нейронов поступают так же термы высокого порядка, являющиеся произведением двух или более компонент входного вектора .

Портфель "Attache", A4, серый.
Одно отделение.
375 руб
Раздел: Папки-портфели, папки с наполнением
Пенал-книжка для начальной школы "Ever After High", 21x14 см.
Пенал-книжка для начальной школы. 1 отделение, держатели письменных принадлежностей. Застегивается на молнию. Размер: 21х14х3 см.
303 руб
Раздел: Без наполнения
Набор инструментов.
Помогаю папе - отличный игровой набор для юных мастеров. Научит начальным профессиональным навыкам. Поможет ребенку почувствовать себя
589 руб
Раздел: Инструменты и мастерские
скачать реферат Классификация сейсмических сигналов на основе нейросетевых технологий

В результате на каждом шаге обработки исходных данных на выходе получаются значения Sj, которые характеризуют явление, породившее данную входную ситуацию ( - взрыв).4.5 Выводы по разделу. Итак, подводя итог данной главе, следует сказать, что это далеко не полный обзор нейросетевых архитектур, которые успешно справляются с задачами классификации. В частности ничего не было сказано о вероятностных нейронных сетях, о сетях с базисно радиальными функциями, о использовании генетических алгоритмов для настройки многослойных сетей и о других, пусть менее известных, но хорошо себя зарекомендовавших. Соответственно проблема выбора наиболее оптимальной архитектуры для решения задачи классификации сейсмических сигналов вполне актуальна. В идеале, конечно хотелось бы проверить эффективность хотя бы нескольких из них и выбрать наилучшую. Но для этого необходимо проводить более масштабные исследования, которые займут много времени. На данном этапе исследований была сделана попытка использовать хорошо изученные нейронные сети и алгоритмы обучения для того, чтобы убедиться в эффективности подхода в целом.

скачать реферат Моделирование как философская проблема

Далее будем понимать термин “искусственный интеллект” только в узком смысле, связывая его с технологией обработки и использования информации. Нейросетевые технологии – одна из разновидностей систем искусственного интеллекта. Понятия нейпронная сеть, нейроматематика, нейроимитатор все шире входят в нашу жизнь, становятся привычным и эффективным инструментом для решения многих научно-технических задач. Основой нейронной сети (НС) являются искусственные нейроны, описанные в предыдущем пункте. Тем НС – совокупность нейронов, определенных образом соединенных друг с другом и внешней средой. Используя НС, можно реализовывать различные логические функции, связывающие между собой все входные и выходные переменные, определенные в логическом базисе {0,1}. Эти логические функции могут быть монотонными и немонотонными, линейно разделимыми и неразделимыми, то есть иметь достаточно сложный вид. В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами: простой обрабатывающий элемент – нейрон; большое количество нейронов, участвующих в обработке информации; связь каждого нейрона с большим количеством других нейронов; изменяющиеся по весу связи между нейронами; массивная параллельность обработки информации.

скачать реферат Реализация искусственной нейронной сети

Программная для разделения хроматографических пиков. 1 Необходимость Одной из актуальных проблем в хроматографии является выделение пиков из их суперпозиции для более точного расчёта площади каждого из них. Существует множество статистических методов решения этой задачи (метод наименьших квадратов, метод главных компонент и т. д.). Но в настоящее время наиболее интересен подход с использованием в этой области искусственных нейронных сетей (ИНС). Искусственные нейронные сети перестают быть экзотикой. В последние годы разработки в этой области представляют большой интерес не только для учёного света, но и для практичных людей. Областей их применения множество. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. При решении задачи выделения хроматографических пиков из их суперпозиции искусственные нейронные сети дают более точные результаты, чем методы статистики.

скачать реферат Нейронные сети с радиальными базисными функциями

Для того чтобы понять поведение радиальной базисной сети общего вида, необходимо проследить прохождение вектора входа p. При задании значений элементам вектора входа каждый нейрон входного слоя выдает значение в соответствии с тем, как близок вектор входа к вектору весов каждого нейрона. Таким образом, нейроны с векторами весов, значительно отличающимися с вектором входа p, будут иметь выходы, близкие к 0, и их влияние на выходы линейных нейронов выходного слоя будет незначительное. Напротив, входной нейрон, веса которого близки к вектору p, выдаст значение, близкое к единице. Для построения радиальных базисных сетей общего вида и автоматической настройки весов и смещений используются две функции ewrbe и ewrb. Первая позволяет построить радиальную базисную сеть с нулевой ошибкой, вторая позволяет управлять количеством нейронов входного слоя. Эти функции имеют следующие параметры: e = ewrbe(P, , SPREAD), e = ewrb(P, , GOAL, SPREAD), где P – массив размера RxQ входных векторов, причем R – число элементов вектора входа, а Q – число векторов в последовательности; – массив размера SxQ из Q векторов цепи и S классов; SPREAD – параметр влияния, определяющий крутизну функции radbas, значение по умолчания которого равно единице; GOAL – средняя квадратичная ошибка, при этом значение по умолчанию равно 0.0. Параметр влияния SPREAD существенно влияет на качество аппроксимации функции: чем больше его значение, тем более гладкой будет аппроксимация.

скачать реферат Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации

Если считать функцию нормального распределения вручную, то удобно пользоваться таблицами интеграла Лапласа, которые есть в любом учебнике по теории вероятностей. При использовании MA LAB в этом нет необходимости: там есть функции ormpdf и ormcdf, а также функции pdf и cdf, в которых первый параметр (название распределения) должен иметь значение sqe = mse(Ek) Величина среднеквадратической ошибки тестирования составляет: sqe = 3.185e-025 Вывод: в данном разделе мы построили модель обнаружителя сейсмических сигналов на нейронной сети с обучением по методу обратного распространения ошибки. Задача обнаружения решается с не большими погрешностями, следовательно признаки подходят для обнаружения. Данную двухслойную нейронную сеть можно применить в построении системы обнаружения объектов. Заключение Целью данной курсовой работы было изучение методов обработки информации и применение их для решения задач обнаружения объектов. В ходе проделанной работы, которая выполнялась в четыре этапа, были получены следующие результаты: 1) Были построены гистограммы выборочных плотностей вероятности амплитуд сигналов, как случайных величин.

Рюкзачок малый "Вспыш".
Легкий и компактный дошкольный рюкзачок - это красивый и удобный аксессуар для вашего ребенка. В его внутреннем отделении на молнии легко
436 руб
Раздел: Детские
Сменный фильтр "Барьер-6", 3 штуки.
Сменная кассета Барьер-6 «для жесткой воды» благодаря повышенному содержанию ионообменной смолы более эффективно снижает жесткость
741 руб
Раздел: Фильтры для воды
Машина-каталка "Авторалли", цвет: синий.
С такой каталкой, которая очень похожа на автомобиль марки BMW, любой ребенок почувствует себя участником соревнований по авторалли.
1073 руб
Раздел: Каталки
скачать реферат Генетические алгоритмы

Однако, комбинируя переборный и градиентный методы, можно надеяться получить хотя бы приближенное решение, точность которого будет возрастать при увеличении времени расчета. Генетический алгоритм представляет собой именно такой комбинированный метод. Механизмы скрещивания и мутации в каком-то смысле реализуют переборную часть метода, а отбор лучших решений - градиентный спуск. На рисунке показано, что такая комбинация позволяет обеспечить устойчиво хорошую эффективность генетического поиска для любых типов задач. Итак, если на некотором множестве задана сложная функция от нескольких переменных, то генетический алгоритм - это программа, которая за разумное время находит точку, где значение функции достаточно близко к максимально возможному. Выбирая приемлемое время расчета, мы получим одно из лучших решений, которые вообще возможно получить за это время. Литература и Ссылки: Генетические алгоритмы по-русски НейроПроект. Аналитические технологии XXI века Научное издательство ТВП Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ (ВМиК) eural Be ch Developme Журнал "Автоматизация Проектирования" (EHIPS) Генетические алгоритмы SE Генетические Алгоритмы Генетические алгоритмы и машинное обучение Компьютерра 11/1999 Генетические алгоритмы: почему они работают? Лекции по нейронным сетям и генетическим алгоритмам @lgori hms: Ca alogue of sources. 7

скачать реферат Искусственный интеллект

Нейроподобный элемент. Рисунок 2. Схема строения нейроподобного элемента. Нейроподобный элемент, который обычно используется при моделировании нейронных сетей, приведен на рисунке 2. На нейроподобный элемент поступает набор входных сигналов x1.х (или входной вектор ), представляющий собой выходные сигналы других нейроподобных элементов. Этот входной вектор соответствует сигналам, поступающим в синапсы биологических нейронов. Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес связи w1 w – аналог эффективности синапса. Вес связи является скалярной величиной, положительной для возбуждающих и отрицательной для тормозящих связей. Взвешенные весами связей входные сигналы поступают на блок суммации, соответствующий телу клетки, где осуществляется их алгебраическая суммация и определяется уровень возбуждения нейроподобного элемента S Выходной сигнал нейрона у определяется путем пропускания уровня возбуждения S через нелинейную функцию f: ,где ? — некоторое постоянное смещение (аналог порога нейрона). Обычно используются простейшие нелинейные функции: - бинарная В такой модели нейрона пренебрегают многими известными характеристиками биологического прототипа, которые некоторые исследователи считают критическими.

скачать реферат Нейроподобный элемент /нейрон/

Если нет подходящего шаблона, с которым можно было бы отождествить исследуемый образ, то создается новый шаблон, содержащий в себе этот входной образ. В дальнейшем новый шаблон используется наравне с другими. 3. Нейрокомпьютеры. Термин «нейрокомпьютер» употребляется для обозначения всего спектра работ в рамках подхода к построению систем искусственного интеллекта, основанного на моделировании элементов, структур, взаимодействий и функций различных нервной системы. Так как в настоящее время исследования в этой области ведутся в основном на уровне моделей нейронных сетей, то понимание термина «нейрокомпьютеры» сужают, ставя знак равенства между ним и нейронными сетями. В зависимости от способа реализации моделей нейронных сетей выделяют 4 уровня нейрокомпьютеров. Теоретический. Работы, в которых в той или иной форме (математической, алгоритмической, словесной и т.д.) представлено описание моделей нейронных сетей. Программный. Модели нейронных сетей, программно реализованные на обычных последовательных компьютерах.

скачать реферат Преджизнь. Открытость. Нелинейность. Аттракторы

Но тот же личностный сдвиг может быть представлен на уровне перестройки нейронных сетей, обеспечивающих течение психологических процессов. А тут мы снова, как и в случае с пламенем, имеем дело уже с практически необозримым множеством. То же самое может быть сказано и о соотношении понятий “хаос” и “порядок” , которым в синергетике иногда неправомерно придается сущностный, самодостаточный смысл. Нет абсолютного хаоса и абсолютного порядка. Корректнее было бы говорить, что возрастает мера упорядоченности (или хаотичности) по какому-либо показателю за счет или в противоположность снижению меры упорядоченности (или хаотичности) по иному показателю. Сам хаос имеет тонкую, иногда невидимую для внешнего наблюдателя структуру, например, в турбулентном течении. А порядок — это организованный хаос. Открытость — необходимое, но не достаточное условие для самоорганизации системы. Система должна быть еще и нелинейной. С математической точки зрения нелинейность означает особый тип математических уравнений, описывающих не плавный, а существенно неравномерный рост функции и имеющих несколько качественно различных решений.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.