Пример готовой дипломной работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 4
1 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 6
1.1 Обзор метода стабилографического исследования 6
1.2 Метод нейронных сетей 12
1.3 Метод наименьших квадратов 26
1.4 Полные инварианты графов 29
2 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 33
2.1 Постановка задачи 33
2.2 Этап
1. Дискриминантный анализ входных данных 34
2.3 Этап
2. Таксономический анализ входных данных больных и здоровых 36
2.4 Этап
3. Таксономический анализ по болезням 36
2.5 Этап
4. Построение полных инвариантов графов 39
2.6 Этап
5. Построение дополнительных признаков 39
2.7 Этап
6. Информативный анализ нового признакового пространства 40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 55
ПРИЛОЖЕНИЕ А 57
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 60
ПРИЛОЖЕНИЕ В 63
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 69
Выдержка из текста
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время Уральский научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. В. Д. Чаклина является одним из ведущих НИИ Уральского региона по лечению повреждений и заболеваний опорно-двигательного аппарата.
В сферу деятельности института входят разработка, апробация и внедрение новых хирургических методов лечения, а также оказание специализированной и высокотехнологичной ортопедо-травматологической помощи населению.
В институте разработан широкий спектр уникальных оперативных приемов, позволяющих индивидуализировать лечение пациентов и добиться положительного эффекта. Научная деятельность института ориентирована на совершенствование оказания высокотехнологичной медицинской помощи.
Объектом работы является стабилографические показатели здоровых и больных людей.
Предметом работы является процесс распознавания больных и здоровых людей по стабилографическим показателям при помощи нейронной сети.
Актуальность работы заключается в том, что задача постановки диагноза больной или здоровый решается с
1. века, но нет одного определенного метода оценки решения данной задачи.
Целью дипломной работы является построение нейронной сети, распознающей здоровых и больных людей по стабилографическим показателям. Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
Список использованной литературы
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Скворцов Д.В. Клинический анализ движений. Стабилометрия./ Д.В. Скворцов – М.: АОЗТ «Антидор», 2000 – 192с.
2. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей./ А.Н. Горбань – М.: СП ПараГраф, 1991.
3. Черникова Л.А. Использование компьютерной стабилографии в неврологии. Методические рекомендации./ Л.А. Черникова. – М.: Москва, 2002 – 25с.
4. Емельянов-Барковский Л.Б. Интеллектуальная квазибиологическая система./ Л.Б Емельянов-Барковский – М.: Наука, 1990. – 112с.
5. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике./ Д. Дюбуа, А. Прад – М.: Радио и связь, 1990.
6. Слива С.С. Биологическая обратная связь на основе методов и средств компьютерной стабилографии./ С.С. Слива. Новосибирск, 2002 -82с.
7. Усачев В.И.Апробация методики допускконтроля./ В.И. Усачев, С.С. Слива. Таганрог, 2003 – 22с.
8. Казанцев В.С. Задачи и алгоритмы классификации./ В.С.Казанцев – М.: наука,1990
9. Хейс-рот Ф. Построение экспертных систем./ Ф. Хейс-рот, Д. Уотерма, Д. Ленат – М.: мир, 1987.
10. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта./ Н. Нильсон – М.: Радио и связь, 1985.
11. Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. (Справочник.).
/ Д.А. Тархов – М., Радиотехника, 2005
12. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение./ В.А. Головко – М., ИПРЖР, 2001.
13. Круглов В.В. Нечёткая логика и исккусственные нейронные сети./ В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. Физматлит, 2001.
14. Васильев В.И. Распознающие системы./ В.И Васильев, К.: Наукова думка; Издание 2-е, перераб. и доп., 1983. — 425 c.
15. Вейценбаум Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум./ Дж. Вейценбаум, М.: Радио и связь, 1982. — 368 c.
16. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта./ В.Ф. Венда, М.: Машиностроение, 1990. — 448 c.
17. Геловани В.А Экспертные системы в медицине./ В.А. Геловани, О.В. Ковригин; Знание, 1987. — 607 c.
18. Ладенко И.С. Интеллектуальные системы и информатика./ И.С. Ладенко, В.Г. Поляков; Знание, 1991. — 599 c.
19. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта./ Ж.Л. Лорьер; Мир, 1991. — 568 c.
20. Стефанюк В.Л. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта./ В.Л. Стефанюк; М.: Мир, 1987. — 247 c.
21. Солнышков Ю.С. Количественное обоснование решений./ Ю.С. Солнышков; Знание, 2008. — 599 c.
22. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы./ Ю.Я Любарский; Наука, 1990. — 228 c.
23. Мичи Д. Компьютер – творец./ Д. Мичи, Р. Джонстон; М.: Мир, 1987. — 255 c.
24. Тей А. Логический подход к искусственному интеллекту./ А. Тей, П. Грибомон. Мир, 1990. — 432 c.
25. Захаров В.Н. Том
3. Искусственный интеллект. Справочник./ В.Н. Захаров, В.Ф. Хорошевский. М.: Радио и связь, 1990. — 368 c.
26. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход./ С. Рассел, П. Норвиг. Вильямс, 2007. — 767 c.
27. Николау Э. Введение в кибернетику./ Э. Николау. М.: Мир, 1998. — 196 c.
28. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин./ К. Фу; М.: Наука, 2009. — 256 c.
29. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие./ А.С Потапов; Политехника, 2007. — 548 c.
30. Веденов А.А. Моделирование элементов мышления./ А.А Веденов. Наука, 1988. — 160 c.
