Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
| Код |
584783 |
| Дата создания |
2022 |
| Страниц |
41
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 22 ноября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Содержание
Введение…………………………………………………………………… 3
1.Глава 1. История развития нейронных сетей…………………………… 4
2.Глава 2. Аналогия нейронных сетей с мозгом и биологическим нейроном……………………………………………………………………..
8
3.Глава 3. Понятие искусственного нейрона……………………………… 11
4.Глава 4. Виды искусственных нейронных сетей………………………... 21
5.Глава 5. Обучение нейронных сетей…………………………………….. 24
6.Глава 6. Применение нечеткой логики на практике……………………. 28
Заключение………………………………………………………………….. 39
Список использованных источников……………………………………… 40
Приложение…………………………………………………………………. 41
Введение
В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии , физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления.
Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейро-биологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров.
В первой части данной курсовой работы будут изложены основные теоретические моменты нейронных сетей: рассматриваться история развития нейронных сетей, приведена аналогия нейронных сетей с мозгом и биологическим нейроном, изучены понятие искусственного нейрона, виды искусственных нейронных сетей и процесс обучение нейронных сетей.
Во второй практической части будет решена задача на нечеткую логику, которая выполняется в программном комплексе MATLABFuzzyLogicToolbox сопровождаться скриншотами с экрана программы.
Источниками информации являются работы проверенных авторов из библиотеки и известных интернет-ресурсов.
Фрагмент работы для ознакомления
Курсовая работа
Дисциплина: Нечеткая логика и нейронные сети
Вариант 4: Задача на определение расхода воды на полив
Содержание
Введение…………………………………………………………………… 3
1.Глава 1. История развития нейронных сетей…………………………… 4
2.Глава 2. Аналогия нейронных сетей с мозгом и биологическим нейроном……………………………………………………………………..
8
3.Глава 3. Понятие искусственного нейрона……………………………… 11
4.Глава 4. Виды искусственных нейронных сетей………………………... 21
5.Глава 5. Обучение нейронных сетей…………………………………….. 24
6.Глава 6. Применение нечеткой логики на практике……………………. 28
Заключение………………………………………………………………….. 39
Список использованных источников……………………………………… 40
Приложение…………………………………………………………………. 41
Список литературы
1. А. И. Галушкин. Нейронные сети. Основы теории. - М.: Горячая Линия — Телеком, 2010.
2. Татузов А.Л. Нейронные сети в задачах радиолокации. – М.: Радиотехника, 2009.
3. Саймон Хайкин. Нейронные сети. Полный курс. – М.: Вильямс, 2006.
4. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. – М.: Бином, 2006.
5. Лукас В.А. Введение в Fuzzy-регулирование. – Екатеринбург: Изд-во УТГГА, 1997. – 36 с.
6. Стальский В.В., Проскуряков Р.М. Нечеткая логика и ее применение в автоматическом регулировании. - СПб.: СПГИ, 1998. – 94 с.
7. Fuzzy Logic Toolbox. For Use with MATLAB: User’s Guide. - Natick: The MathWorks, Inc., 1998. - 235 p.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00454