Содержание
Дипломная работа.
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ХРАНИЛИЩ.
Дата защиты 2006г. (защита прошла успешно).
Пояснительная записка без программы.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 6
1 Применение нейронных сетей для анализа данных в информационных хранилищах 8
1.1 Необходимость анализа информационных массивов 8
1.2 Основные понятия технологии искусственных нейронных сетей 9
1.3 Программные продукты для анализа данных с помощью нейросетевых технологий 16
2 Общесистемные решения 23
2.1 Пояснительная записка к техническому проекту 23
2.2 Описание схемы организационной структуры ООО 24
2.3 Описание автоматизируемых функций и схемы функциональной структуры АСОН 27
2.4 Описание постановки задачи 29
3 Математическое обеспечение 30
3.1 Математические основы нейросетевых технологий 30
3.2 Описание схемы работы АСОН 31
4 Информационное обеспечение 33
4.1 Перечень входных и выходных данных АСОН34
4.2 Описание формата входного сигнала34
4.3 Описание типа и формата выходных данных34
5 Техническое обеспечение АСОН 36
5.1Описание комплекса технических средств 36
5.1Инструкция по эксплуатации комплекса технических средств 37
6 Программное обеспечение 39
6.1Описание программного обеспечения 39
6.2Описание технологии доступа к данным ADO DB 39
6.3Описание контрольного примера 39
7 Организационное обеспечение 44
7.1Описание организационной структуры ООО 44
7.2Руководство пользователя АСОН 44
88 Оценка надёжности автоматизированной системы обучения нейросетей на основе данных из информационного хранилища по всем фазам проектирования 49
9 Экономическая часть 66
9.1 Расчет трудоемкости разработки АСОН 67
9.2 Расчет стоимости машинного часа 70
9.3 Расчет себестоимости АСОН 75
9.4 Обоснование цены АСОН 76
9.5 Анализ конкурентоспособности 77
9.6 Расчет экономического эффекта от внедрения АСОН 82
10 Охрана труда и окружающей среды 82
10.1 Анализ вредных и опасных производственной факторов 83
10.2 Организация производственного помещения и размещение оборудования 86
10.3 Микроклимат производственных помещений и организация воздухообмена 88
10.4 Производственное освещение 92
10.5 Защита от излучений при работе на ПЭВМ 95
10.6 Эргономика рабочего места. Режим труда и отдыха96
10.7 Электробезопасность 98
10.8 Пожарная безопасность 100
Заключение 103
Библиографический список 106
Приложение Б. IDEF0 диаграммы 120
Приложение В. Схема работы системы 125
Выдержка из текста
АСОН предназначена для формирования структуры нейросети и ее дальнейшего обучения по данным, извлеченным из информационного хранилища.
Целью системы является автоматизация процесса создания и обучения нейросети для анализа данных информационного хранилища и установления неявных зависимостей.
АСОН включает следующие подсистемы:
— подсистема организации доступа к данным информационных хранилищ;
— подсистема формирования структуры нейросети;
— подсистема настройки и обучения нейросети;
— подсистема обработки реальных данных с помощью созданной нейросети.
Данный программный разработан в среде программирования Microsoft Visual Studio 2005. Доступ к информационному хранилищу должен осуществляться с использованием библиотеки OLE DB. Программное обеспечение обеспечивает выполнение всех функций и реализовано с помощью модульного программирования и функционирует независимо от аппаратной части.
Список использованной литературы
1.ГОСТ 34.201 89 Информационная технология. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем.
2.ГОСТ 34.602 89 Информационная технология. Техническое задание на создание автоматизированных систем.
3.ГОСТ 12.1.005-88 Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны.
4.ГОСТ 19.404 79 Пояснительная записка.
5.ГОСТ 19.701 90 Схемы алгоритмов, программ, данных и систем.
6.ГОСТ 28.195 89 Оценка качества программных средств.
7.Р 2.2.755-99 Гигиенические критерии оценки условий труда по показателям вредности и опасности факторов производственной среды, тяжести и напряжённости трудового процесса.
8.СанПин 2.2.2/2.4-1340-03 Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы.
9.Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия Учебники экономико-аналитического института МИФИ под ред. проф. В.В. Харитонова). М.: МИФИ, 1998. 224 с.
10.Змиртович А.И. Интеллектуальные информационные системы. — Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. — 368 с.
11.Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение. М: Мир, 1998. 575с.
12.Назаренко М. Курс лекций. Теория и практика формальных нейронных сетей. — http://nuweb.jinr.ru/~nazaren/unc/nn_ru.html.
13.Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. СПб.: Наука и Техника, 2003. 384с.
14.Огнянович А. В. Методические указания по выполнению организационно экономической части дипломного проекта. Тула 2003.
15.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М: Финансы и статистика, 2002. 344с.
16.Практикум применения пакета Brainmaker для прогнозирования на финансовых рынках/ Перевод и редакция Сергея Блинва. — http://win.aha.ru/~mdo/office/bm_fin.htm.
17.Технико экономическое обоснование дипломных проектов: Учеб. пособие для втузов/ Л. А. Астреина, В. В. Балдесов, В. К. Беклешов и др.; Под ред. В. К. Беклешова. М.: Высш. Шк., 1991.
18.Типовые нормы времени на программирование задач для ЭВМ. М.: Экономика, 1989.