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
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАТовары для детей -30% Книги -30% Видео, аудио и программное обеспечение -30%

все разделыраздел:Компьютеры, Программирование

Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей

найти похожие
найти еще

Ночник-проектор "Звездное небо и планеты", фиолетовый.
Оригинальный светильник - ночник - проектор. Корпус поворачивается от руки. Источник света: 1) Лампочка (от карманных фонариков) 2) Три
330 руб
Раздел: Ночники
Горшок торфяной для цветов.
Рекомендуются для выращивания крупной рассады различных овощных и цветочных, а также для укоренения саженцев декоративных, плодовых и
7 руб
Раздел: Горшки, ящики для рассады
Браслет светоотражающий, самофиксирующийся, желтый.
Изготовлены из влагостойкого и грязестойкого материала, сохраняющего свои свойства в любых погодных условиях. Легкость крепления позволяет
66 руб
Раздел: Прочее
министерство общего и специального образования Российской Федерации сибирский государственный технологический университет На правах рукописи Доррер Михаил Георгиевич психологическая интуиция ИСКУССТВЕННЫХ нейронных сетей 05.13.16- Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (в биофизике). диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наукНаучный руководитель: доктор физ.-мат. наук, профессор А.Н. Горбань Красноярск - 1998 Оглавление ВведениеError: Refere ce source o fou d Глава 1. Психодиагностика и нейронные сетиError: Refere ce source o fou d 1.1 Задачи и методы современной психодиагностикиError: Refere ce source o fou d 1.2 Сущность интуитивного метода17 1.3 Математические модели и алгоритмы психодиагностикиError: Refere ce source o fou d 1.4 перспективные алгоритмы построения психодиагностических методикError: Refere ce source o fou d 1.5 методы восстановления зависимостейError: Refere ce source o fou d 1.6 алгоритмы и методы безусловной оптимизацииError: Refere ce source o fou d 1.7 нейронные сетиError: Refere ce source o fou d 1.7.1 Основные элементыError: Refere ce source o fou d 1.7.2 Структура сетиError: Refere ce source o fou d 1.7.3 Прямое функционирование сетиError: Refere ce source o fou d 1.7.4 Обучение сетиError: Refere ce source o fou d 1.7.5 Обратное функционированиеError: Refere ce source o fou d Выводы главы 1Error: Refere ce source o fou d Глава 2. Решение нейросетями классических задач психодиагностикиError: Refere ce source o fou d 2.1 Классический экспериментError: Refere ce source o fou d 2.2 Оценка значимости вопросов тестаError: Refere ce source o fou d 2.3 Контрастирование сети по значимости вопросов тестаError: Refere ce source o fou d 2.4 Результаты экспериментов с контрастированными сетямиError: Refere ce source o fou d Выводы главы 2Error: Refere ce source o fou d Глава 3. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношенийError: Refere ce source o fou d 3.1 Проблема оценки взаимоотношенийError: Refere ce source o fou d 3.2 Общая задача экспериментовError: Refere ce source o fou d 3.3 Применяемые в экспериментах психологические методикиError: Refere ce source o fou d 3.4 Эксперименты по предсказанию группового статусаError: Refere ce source o fou d 3.5 Нейросетевое исследование структуры опросникаError: Refere ce source o fou d 3.6 Оценка оптимизации задачника нейросетью с позиций теории информацииError: Refere ce source o fou d 3.7 Эксперименты по предсказанию парных взаимоотношенийError: Refere ce source o fou d Выводы главы 3Error: Refere ce source o fou d Глава 4. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователямиError: Refere ce source o fou d 4.1 Постановка проблемыError: Refere ce source o fou d 4.2 Аналитическое решениеError: Refere ce source o fou d 4.3 Запись решения в идеологии нейросетейError: Refere ce source o fou d 4.4 Алгоритмическая частьError: Refere ce source o fou d 4.5 Оценка информационной емкости нейронной сети при помощи выборочной константы ЛипшицаError: Refere ce source o fou d 4.6 Соглашение о терминологииError: Refere ce source o fou d 4.7 Компоненты сетиError: Refere ce source o fou d 4.8 Общий элемент сетиError: Refere ce source o fou d 4.9 Вход сетиError: Refere ce source o fou d 4.10 Выход сетиError: Refere ce source o fou d 4.11 Синапс сетиError: Refere ce source o fou d 4.12 Тривиальный сумматорError: Refere ce source o fou d 4.13 НейронError: Refere ce source o fou d 4.14 Поток сетиError: Refere ce source o fou d 4.15 Скомпонованная полутораслойная поточная сетьError: Refere ce source o fou d Выводы по главе 4.Error: Refere ce source o fou d ВЫВОДЫError: Refere ce source o fou d ЛИТЕРАТУРАError: Refere ce source o fou d Программа-имитатор полутораслойной сетиError: Refere ce source o fou d Программа расчета социометрических показателейError: Refere ce source o fou d Психологический опросник А.Г. КопытоваError: Refere ce source o fou d ВведениеС самого начала информационной эры идеи воспроизведения в работе вычислительных машин принципов функционирования мозга занимают умы ученых.

Последние результаты, полученные при создании полутораслойного предиктора доложены на конференции «Проблемы информатизации региона»-97. Разработанные методики оценки и прогноза совместимости в учебных группах используются в повседневной деятельности ФАР КГТА. Глава 1. Психодиагностика и нейронные сети 1.1 Задачи и методы современной психодиагностикиВажное место среди задач современной психологии занимает психодиагностика - принятие решения о наличном психологическом состоянии человека в целом или по отношению к какому либо отдельно взятому человеческому свойству. Целью психодиагностики по современным понятиям согласно является описание индивидуально - психологических особенностей, свойств личности в интересах теории и практики. По одной из наиболее употребляемых в настоящее время трактовок психодиагностика является наукой, в русле которой решаются следующие вопросы: Какова природа психологических явлений и принципиальная возможность их научной оценки? Каковы в настоящее время общие научные основания для принципиальной познаваемости и количественной оценки психологических явлений? В какой мере применяемые средства психодиагностики соответствуют принятым общенаучным, методологическим требованиям? Каковы основные методические требования, предъявляемые к различным средствам психодиагностики? Каковы основания достоверности результатов, предъявляемые к условиям проведения психодиагностики, средствам обработки полученных результатов и способам ее интерпретации? Каковы основные процедуры конструирования и проверки научности методов психодиагностики, включая тесты? Точная психодиагностика в любом психологическом эксперименте предполагает оценивание психологических свойств испытуемого. Одним из ключевых в современной психодиагностике является понятие диагноза, которое в трактуется следующим образом: «Понятие «диагноз» является своеобразным выражением и конкретизацией общенаучного понятия «состояние», отражающего доминирующий способ изменеия и развития систем в данных отношениях, в определенном месте и времени». Согласно диагностика как практическая деятельность осуществляется в целях преобразования реального состояния объекта. Диагностическое познание в целом является таким видом познания, в котором субъект, исходя из своих практических потребностей, ставит вполне определенную цель - использовать законы функционирования диагностируемого объекта для осуществления вмешательства в систему, то есть приведение ее в состояние нормального функционирования методами управления. Однако психодиагностический метод согласно имеет свои особенности. Его анализ позволяет выделить специфические мотивы, определяющие активность субъекта, особую стратегию его поведения, специфику ситуации - как социальную (взаимодействие психолога и исследуемого), так и стимульную (например, с разной степенью структурированности) - и т.д. Существенную сложность в психодиагностике составляет парадокс теоретического и психодиагностического описания одной и той же реальности, суть которого заключается в гносеологическом различии между «теоретической» и «измеренной» личностью, отличающейся в свою очередь от личности реальной.

Классификация методов распознавания образов многообразна. Выделяются параметрические, непараметрические и эвристические методы, существуют классификации основанные на терминологии сложившихся научных школ. В методы распознавания образов классифицируются следующим образом: методы, основанные на принципе разделения; статистические методы; методы типа «потенциальных функций»; методы вычисления оценок (голосования); методы, основанные на аппарате исчисления высказываний. Кроме того существенным для метода, основанного на теории распознавания образов, может быть способ представления знаний. В настоящее время выделяют два основных способа : Интенсиональные представления - схемы связей между атрибутами (признаками) Экстенсиональные представления - конкретные факты (объекты, примеры). Группа интенсиональных методов распознавания образов включает в себя следующие подклассы: Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков (методы непараметрической статистики) . Методы, основанные на предположениях о классе решающих функций (методы, использующие в качестве решающего алгоритма минимизацию функционала риска или ошибки) . Логические методы, базирующиеся на аппарате алгебры логики и позволяющие оперировать информацией, заключенной не только в отдельных признаках, но и в сочетании их значений . Лингвистические (структурные) методы, основанные на использовании специальных грамматик, порождающих языки, с помощью которых может описываться совокупность свойств распознаваемых объектов . Группа экстенсиональных методов включает в себя: Метод сравнения с прототипом, применяющийся когда распознаваемые классы отображаются в пространстве признаков компактными геометрическими группировками. Метод k-ближайших соседей, в котором решение об отнесении объекта к какому-либо классу принимается на основе информации о принадлежности k его ближайших соседей. Алгоритм вычисления оценок (голосования), состоящий в вычислении приоритетов (оценок сходства), характеризующего «близость» распознаваемого и эталонных объектов по системе ансамблей признаков, представляющей собой систему подмножеств заданного множества признаков . При сравнении экстенсиональных и интенсиональных методов распознавания образов в употребляется следующая аналогия: интенсиональные методы соответствуют левополушарному способу мышления, основанному на знаниях о статических и динамических закономерностях структуры воспринимаемой информации; экстенсиональные же методы соответствуют правополушарному способу мышления, основанному на целостном отображении объектов мира. 1.5 методы восстановления зависимостейНаиболее широко в данной работе будут рассмотрены методы построения психодиагностических методик на базе интенсиональных методов, основанных на предположениях о классе решающих функций. Поэтому рассмотрим их более подробно. Основным достоинством методов, основанных на предположении о классе решающих функций является ясность математической постановки задачи распознавания как поиска экстремума. Многообразие методов этой группы объясняется широким спектром используемых функционалов качества решающего правила и алгоритмов поиска экстремума.

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

 Трейдинг, основанный на интуиции. Как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга.

Если вы когда-нибудь чувствовали беспокойство и опасность без видимых причин, это работало ваше правое полушарие, интуиция. Правое полушарие превосходно считывает паттерны и интерпретирует их смысл в контексте общей картины. Кроме того, оно действует гораздо быстрее своего соседа. И эта скорость дорогого стоит. Несмотря на то что правое полушарие обычно быстро приходит к заключению или опознает опасность, оно в целом не может объяснить причины, которые привели к данному выводу. Поэтому по сравнению с левым полушарием правое нередко оказывается в невыгодном положении, ведь аналитическая часть мозга требует объяснения его решений. Чтобы лучше понять, как работает правое полушарие, рассмотрим процессы, происходящие в нейронных сетях. Искусственный мозг нейронная сеть В 1970-х и 1980-х годах исследователи в области вычислительной техники попытались воссоздать деятельность головного мозга, используя искусственные нейроны, связанные специальной программой. Они создали первую искусственную нейронную сеть. Исследования в области нейронных сетей продолжались, и вскоре оказалось, что эта технология превосходно распознает паттерны

скачать реферат Изучение технологии нейронных сетей в профильном курсе информатики

Несмотря на эти ограничения, сети, построенные из этих нейронов, обнаруживают свойства, сильно напоминающие биологическую систему. Только время и исследования смогут ответить на вопрос, являются ли подобные совпадения случайными или следствием того, что в модели верно схвачены важнейшие черты биологического нейрона. Однослойные искусственные нейронные сети Хотя один нейрон и способен выполнять простейшие процедуры распознавания, сила нейронных вычислений проистекает от соединений нейронов в сетях. Простейшая сеть состоит из группы нейронов, образующих слой, как показано в правой части рис.4. рис.4.Однослойная нейронная сеть Отметим, что вершины круги слева служат лишь для распределения входных сигналов. Они не выполняют каких-либо вычислений, и по этой причине они обозначены кругами чтобы отличать их от вычисляющих нейронов обозначенных квадратами Каждый элемент из множества входов X отдельным весом соединен с каждым искусственным нейроном. А каждый нейрон выдает взвешенную сумму входов в сеть. В искусственных и биологических сетях многие соединения могут отсутствовать, все соединения показаны в целях общности.

Мобиль музыкальный "Забавы" (2 режима).
Мобиль - это одна из первых игрушек для новорождённых и уникальный тренажер для развития визуального восприятия и слуховых ощущений.
1100 руб
Раздел: Мобили
Уничтожь меня! Уникальный блокнот для творческих людей. Смит К.
Тот самый блокнот "Уничтожь меня!", созданный современной известной художницей Кери Смит, теперь в крафт обложке! Выходит
336 руб
Раздел: Блокноты оригинальные, шуточные
Декоративная наклейка-фоторамка, арт. PH-3/3 (CO).
Материал: пластик. Размер: 50x70 см.
490 руб
Раздел: Мультирамки
 Трейдинг, основанный на интуиции. Как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга.

Искусные трейдеры знают: если они подготовлены хорошо, то могут доверить принятие решений интуиции и чутью. Принимая определенные решения, они легко предоставляют главенствующую роль правому полушарию. Кроме того, искусные трейдеры знают, что многие примеры, с которыми они сталкиваются, возникают из простых феноменов, дающих в результате сложные на вид конфигурации. Им знакомо, каким способом рынки проявляют эмерджентное поведение, и они натренировали свое правое полушарие распознавать признаки возможных изменений поведения рынка на самом раннем этапе. Они умеют реагировать на меняющийся рынок, поскольку не привязывают свое эго к каким-то рациональным прогнозам дальнейшего его поведения. Их волнует лишь то, что произошло на рынке и как это скажется на текущей ситуации. Неизвестно, как именно поведет себя рынок в будущем, и искусных трейдеров это вполне устраивает. Как же искусные трейдеры воспитывают свое правое полушарие? Говоря кратко практикой. Как и искусственные нейронные сети, которые нужно тренировать, чтобы они эффективно распознавали конфигурации, естественные нейронные сети правого полушария также нуждаются в обучении

скачать реферат Нейроинформатика и ее приложения

Так в чем же реальные преимущества нейронных сетей? Чтобы ответить на этот вопрос, во-первых, обратимся к десятилетнему опыту применения данной технологии красноярской группой НейроКомп, а во-вторых, попытаемся разгадать логику мирового нейросетевого «бума». Что такое нейронные сети? Термин «искусственные нейронные сети» у многих ассоциируется с фантазиями об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Это впечатление усиливают многие разработчики нейросистем, рассуждая о том, как в недалеком будущем, роботы начнут осваивать различные виды деятельности, просто наблюдая за человеком. Если переключиться на уровень повседневной работы, то нейронные сети это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов формальных нейронов. Большая часть работ по нейроинформатике посвящена переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети. В основу концепции положена идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами.

 Газета Троицкий Вариант # 44 (22_12_2009)

Не старомодные системы искусственного интеллекта, ограниченные узкоспециализированными системами, и не искусственные нейронные сети, неспособные быстро и эффективно решать неожиданные задачи,P появятся системы, которые можно назвать «умными». Умные системы будут обладать целенаправленным поведением, способностью самостоятельно распознавать проблемные ситуации и оперативно находить альтернативные пути получения требуемого результата. Подобные умные системы станут основой для появления нового поколения автономных роботов и компьютерных программ. Ольга Евгеньевна Сварник, канд. психол. наук, лаборатория нейрофизиологических основ психики им. В.Б. Швыркова, Институт психологии РАН, Москва Выбрать наиболее перспективную и важную проблему довольно затруднительно, поскольку выбор может осуществляться по разным критериям. Возможно, в плане инвестиций самой перспективной является проблема улучшения памяти, но я бы назвала другую, самую, по моему мнению, важную для понимания принципов работы мозга, важную в фундаментальном смысле

скачать реферат Нейрокомпьютерные системы

Найти вразумительный ответ нелегко. Университетских курсов мало, семинары слишком дороги, а соответствующая литература слишком обширна и специализированна. Готовящиеся к печати превосходные книги могут обескуражить начинающих. Часто написанные на техническом жаргоне, многие из них предполагают свобод­ное владение разделами высшей математики, редко исполь­зуемыми в других областях. Эта книга является систематизированным вводным курсом для профессионалов, не специализирующихся в математике. Все важные понятия формулируются сначала обычным языком. Математические выкладки используются, если они делают изложение более ясным. В конце глав помещены сложные выводы и доказательства, а также при­водятся ссылки на другие работы. Эти ссылки составляют обширную библиографию важнейших работ в областях, свя­занных с искусственными нейронными сетями. Такой много­уровневый подход не только предоставляет читателю обзор по искусственным нейронным сетям, но также позволяет заинтересованным лицам серьезнее и глубже изучить пред­мет.

скачать реферат Структура нейронных сетей

В наши дни возрастает необходимость в системах, которые способны не только выполнять однажды запрограммированную последовательность действий над заранее определенными данными, но и способны сами анализировать вновь поступающую информацию, находить в ней закономерности, производить прогнозирование и т.д. В этой области приложений самым лучшим образом зарекомендовали себя так называемые нейронные сети – самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеческого мозга. Рассмотрим подробнее структуру искусственных нейронных сетей (НС) и их применение в конкретных задачах. Искусственный нейрон. Несмотря на большое разнообразие вариантов нейронных сетей все они имеют общие черты. Так все они, также как и мозг человека, состоят из большого числа однотипных элементов – нейронов, которые имитируют нейроны головного мозга, связанных между собой. На рис.1 показана схема нейрона Из рисунка видно, что искусственный нейрон, так же как и живой, состоит из синапсов, связывающих входы нейрона с ядром, ядра нейрона, которое осуществляет обработку входных сигналов и аксона, который связывает нейрон с нейронами следующего слоя.

скачать реферат Искусственный интеллект на страже

Олег Зайцев Применение самоорганизующихся карт для анализа инцидентов ИБ Самоорганизующиеся карты Самоорганизующиеся карты, или SOM (Self-Orga izi g Maps), являются разновидностью искусственных нейронных сетей, но обладают одним существенным отличием, связанным с методикой обучения. Обычные нейронные сети обучаются по методу «обучение с учителем», т.е. для их обучения требуется подготовка массива вида «вектор входных параметров» — «вектор выходных параметров». Для обучения самоорганизующихся карт применяется метод «обучение без учителя», т. е. результат обучения всецело зависит только от входных данных. Наибольшую известность получили самоорганизующиеся карты Кохонена, работающие по алгоритмам, предложенным в 80-годах финским ученым Тейво Кохоненом. У самоорганизующихся карт есть ряд областей применения, наиболее важная с практической точки зрения — анализ данных с целью поиска закономерностей и проведения кластеризации данных. Анализ данных с помощью самоорганизующихся карт основан на том, что они позволяют представить множество объектов, заданных многомерным пространством (т.е. с количеством признаков более двух) в виде двумерных карт, причем близко расположенным в многомерном пространстве объектам соответствуют близко расположенные точки на плоской карте.

скачать реферат Информатика

Несмотря на многочисленные преимущества персептронов: линейность, простота реализации параллельных вычислений, оригинальный алгоритм обучения и т.п., М. Минским вместе с соавторами было показано, что реализованные на его основе однослойные нейронные сети не способны решить большое число разнообразных задач. Это вызвало некоторое ослабление темпов развития нейросетевых технологий в 60-е годы. В дальнейшем многие ограничения по использованию нейросетей были сняты с разработкой многослойных нейронных сетей, определение которых было впервые введено Ф.Розенблатом: , стр. 69 2 Таненбаум Э. Архитектура компьютера (4-е изд) Издано: СПб., Питер, 2002, стр. 436 3 Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. – стр. 34

Кружка фарфоровая "FIFA 2018. Забивака" (белая полоса), 480 мл.
Объем: 480 мл. Материал: фарфор.
407 руб
Раздел: Кружки, посуда
Гель Calgon "3030723", для cмягчения воды и предотвращения образования накипи, 1500 мл.
Гель для смягчения воды и предотвращения образования накипи 2 в 1. Нормативный срок годности товара 24 месяца с момента изготовления.
442 руб
Раздел: Для посудомоечных машин
Подушка "Волк Забивака", 30x33 см.
Этот обаятельный, улыбчивый символ Чемпионата мира по футболу ещё и сувенир в память о событии мирового масштаба на всю жизнь! Уже
471 руб
Раздел: Брелоки, магниты, сувениры
скачать реферат Общие принципы, характерные для нейросетей

Коннекционизм – это особое течение в философской науке, предметом которого являются вопросы познания. В рамках этого течения предпринимаются попытки объяснить интеллектуальные способности человека, используя искусственные нейронные сети. Составленные из большого числа структурных единиц, аналогичных нейронам, с заданным для каждого элемента весом, определяющим силу связи с другими элементами, нейронные сети представляют собой упрощённые модели человеческого мозга. Такая весовая модель обладает эффектом синапсов, соединяющих каждый нейрон с остальными. Эксперименты с нейронными сетями подобного рода продемонстрировали их способность к обучению выполнения таких задач, как распознавание образов, чтение и определение простых грамматических структур. Философы начали проявлять интерес к коннекционизму, так как коннекционистский подход обещал обеспечить альтернативу классической теории разума и широко распространённой в рамках этой теории идеи, согласно которой механизмы работы разума имеют сходство с обработкой символического языка цифровым компьютером.

скачать реферат Распознавание образов (на примере цифр)

Реакции узлов более высокого уровня менее зависят от позиции и более устойчивы к искажениям. Когнитрон является мощным средством распознавания изображений, однако требует высоких вычислительных затрат, которые на сегодняшний день недостижимы. В искусственных нейронных сетях, как и в мозгу, все вычисления происходят параллельно, и тем самым, очень быстро. В реальности нейронные сети моделируются на обычных последовательных компьютерах и работают довольно медленно, поэтому на количестве вершин и ребер сети приходится экономить. В 80-е годы на волне повышенного интереса к параллельным вычислениям были созданы и вполне действующие аппаратные реализации нейронных сетей. Распознавание образов Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке.

скачать реферат Реализация генетических алгоритмов нейрокомпьютерами

Ожидается, что нейрокомпьютеры в принципе смогут решить многие из тех проблем, которые сдерживают дальнейшее развитие научно-технического прогресса. По современным представлениям нейрокомпьютер – это система, предназначенная для организации нейровычислений путем воспроизведения информационных процессов, протекающих в нейронных сетях мозга. Структурной единицей служит специфический процессор – нейропроцессор, имитирующий информационное функционирование отдельных нервных клеток – нейронов. Нейропроцессоры связываются друг с другом в нейроподобные структуры, имитирующие нейронные сети мозга. По этой причине, чем точнее НП воспроизводит информационную деятельность нервных клеток, и чем ближе конфигурации искусственных нейронных сетей к конфигурациям сетей естественных, тем больше шансов воспроизвести в нейрокомпьютерах самообучение, самопрограммирование и другие свойства живых систем. С точки зрения вычислительной техники, каждый нейропроцессор представляет собой специализированное процессорное устройство, реализуемое программным, аппаратным или программно-аппаратным способом.

скачать реферат Волновая резонансная теория

В процессе накопления ими знаний выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность. Сотни миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с сотнями или тысячами других, образуют систему, далеко превосходящую наши самые смелые мечты о суперкомпьютерах. Тем не менее мозг постепенно выдает свои секреты в процессе одного из самых напряженных и честолюбивых исследований в истории человечества. Лучшее понимание функционирования нейрона и картины его связей позволило исследователям создать математические модели для проверки своих теорий. Эксперименты теперь могут проводиться на цифровых компьютерах без привлечения человека или животных, что решает многие практические и морально-этические проблемы. В первых же работах выяснилось, что эти модели не только повторяют функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие свою собственную ценность. Поэтому возникли и остаются в настоящее время две взаимно обогащающие друг-друга цели нейронного моделирования: первая – понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии и вторая – создать вычислительные системы (искусственные нейронные сети), выполняющие функции, сходные с функциями мозга.

скачать реферат Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта

Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения задач классификации, оптимизации и прогнозирования. Банки и страховые компании: автоматическое считывание чеков и финансовых документов; проверка достоверности подписей; прогнозирование изменений экономических показателей. Военная промышленность и аэронавтика: обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация, локализация, устранение шума, интерпретация); обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация и локализация источников); обработка инфракрасных сигналов (локализация); автоматическое пилотирование. Биомедицинская промышленность: анализ рентгенограмм; обнаружение отклонений в ЭКГ; анализ реограмм. Нейронные сети - основные понятия и определения В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами: простой обрабатывающий элемент - нейрон; очень большое число нейронов участвует в обработке информации; один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи); изменяющиеся по весу связи между нейронами; массированная параллельность обработки информации.

Таблетки для посудомоечных машин BIOMIO "BIO-TOTAL" с эфирным маслом эвкалипта, 30 штук.
Экологичные таблетки для посудомоечной машины 7-в-1 "BioMio" эффективно и деликатно, с заботой о посуде, удаляют самые стойкие
502 руб
Раздел: Для посудомоечных машин
Набор контейнеров для хранения грудного молока и детского питания "Happy Baby", 6 штук.
Специальные контейнеры для хранения молока и питания позволяют сохранять ценные питательные элементы сцеженного грудного молока, в том
350 руб
Раздел: Молокоотсосы, аксессуары
Менажница (5 секций) "Садовая ягода".
Менажница (5 секций). Диаметр: 24,5 см. Высота: 2,5 см. Материал: керамика.
397 руб
Раздел: Менажницы
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 Анализ и оценка качества некоторых молокосодержащих продуктов

Научная новизна: Разработана аналитическая схема экспресс-оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов с применением мультисенсорной системы. Предложен алгоритм и разработано программное обеспечение «Анализ потока данных» для автоматической обработки интегрального выходного сигнала датчиков. Практическая значимость: Разработанные методики экспресс-оценки качества с применением мультисенсорной системы на основе модифицированных пьезокварцевых резонаторов апробированы при контроле технологического процесса производства молокосодержащих продуктов, разработке новых рецептур. Установлен качественный состав и содержание основных ароматобразующих веществ творожной сыворотки. Основные положения, представляемые к защите: – результаты исследований по анализу и оценке качества некоторых молокосодержащих продуктов с применением хроматографических (ГХ, ВЭЖХ) и сенсорометрического методов; – аналитическая схема экспресс-оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов (творожная сыворотка, ультрафильтрат, экстракт стевии) с применением системы модифицированных пьезосенсоров, специально разработанного программного обеспечения и искусственных нейронных сетей; – математическая модель процесса экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии.

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 Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Амурский гуманитарно-педагогический государственный университет Физико-математический факультет ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1 по дисциплине «Искусственные нейронные сети» на тему «Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей» 2007 Содержание Введение Теоретические сведения Методика выполнения лабораторной работы Контрольные вопросы Заключение Список использованных источников Введение Цель лабораторной работы: Научиться использовать нейронные сети для аппроксимации функции. Задание: В среде Ma lab необходимо построить и обучить нейронную сеть для аппроксимации таблично заданной функции , i=1,20. Разработать программу, которая реализует нейросетевой алгоритм аппроксимации и выводит результаты аппроксимации в виде графиков. 1 Теоретические сведения Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Под искусственными нейронными сетями подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга.

телефон 978-63-62978 63 62

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