Пример готовой курсовой работы по предмету: Информатика
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 2
1. Сети Кохонена 5
2. Карты Кохонена 10
3. Подготовка входного набора данных. 12
4. Программные средства для моделирования нейронных сетей Кохонена. 17
5. Обучение сети Кохонена в Deductor Academic. 18
6. Результаты кластеризации в Deductor 20
7. Настройка параметров отображения карты 23
8. Создание и обучение сети Кохонена в Matlab 26
9. Интерпретация полученных результатов в Matlab 29
Заключение. 34
Список литературы: 36
Приложение: 37
Содержание
Выдержка из текста
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.
- рассмотреть особенности актуальных методов обучения искусственных нейронных сетей;
- провести тестирование программы
первая – содержит теоретические основы нейронных сетей, обучение и области их применения;вторая – теорию применения нейронных сетей в задачах прогнозирования;
Генетические алгоритмы возникли в результате наблюдения и попыток копирования естественных процессов, происходящих в мире живых организмов, в частности, эволюции и связанной с ней селекции (естественного отбора) популяций живых существ. Генетический алгоритм — это простая модель эволюции в природе, реализованная в виде компьютерной программы. В нем используются как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора.
Проведение анализа литературных источников по тематике работы. Разработка диаграммы связей и алгоритма работы нейронной сети.
Например, при распознавании текстов, игре на фондовых рынках, контекстной рекламе в Интернете, фильтрации спама, проверки проведения подозрительных операций по банковским картам, системы безопасности и видеонаблюдения и др.Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:рассмотреть (в общих чертах) процесс обучения искусственной нейронной сети;
Сегодня — это обширная область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работ в трудно формализуемых областях деятельности человека. Для задач, решаемых методом искусственного интеллекта, характерно наличие большого числа степеней свободы с числом вариантов поиска решений, приближающимся к бесконечности. В отличие от жестко детерминированных компьютерных программ системы искусственного интеллекта сами ищут пути решения поставленной задачи.
связей, идущих от выходов сетей к их входам. (Они не могут войти в режим, когда выход беспрерывно блуждает от состояния к состоянию и не пригоден для использования.) Но это весьма желательное качество достигается не бесплатно: сети без обратных связей обладают более ограниченными возможностями по сравнению с сетями с обратными связями.
Предметом исследования является влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании. Объектом исследования является выборка российских крупных частных акционерных компаний, наблюдаемая за период с 2011 по 2015 год.
С точки зрения программистов и пользователей программа для ЭВМ представляет собой детализацию алгоритма решения какой-либо задачи и выражена в форме определенной последовательности предписаний, обеспечивающих выполнение ЭВМ преобразования исходных данных в искомый результат.
Задачи исследования: охарактеризовать различные виды компьютерных программ, дать им логическую оценку с точки зрения эффективности и новизны, а так же сделать прогнозы относительно использования компьютерных программ, как ведущего метода обучения для учеников младших классов в будущем.
В России почти все средние школы с 2015 года оснащены компьютерами с доступом к глобальной компьютерной сети Интернет и базовыми пакетами программ для обучения информатике, работе с персональными компьютерами и сетью Интернет.
В данном курсовом проекте я решил использовать компьютерный метод опросного исследования. Целью моего исследования стало написание программы, которое имеет следующее условие: «Японская радиокомпания провела опрос N радиослушателей по вопросу: «Какое животное вы связываете с Японией и японцами?». Составить программу получения K наиболее часто встречающихся ответов и их долей (в процентах)». Создав эту программу, не нужно будет тратить время сотрудника, который проводил бы такой же опрос на бумаге методом анкетирования, не нужно тратить время на подсчет результатов, все это сделает компьютер, а населению планеты гораздо интереснее будет принимать участие в интерактивном виде. На практике такого рода компьютерные опросы можно проводить в любых бизнес центрах, магазинах, торговых точках, остановках и т.д… В моей курсовой работе отражена полностью пошаговая инструкция с пятью картинками и открытым исходным кодом, что поможет быстро с ней разобраться и по желанию внести свои коррективы.
Нейросистемное оценивание влияния шоков финансовых рынков на поведение фьючерсов на нефть.
Список литературы:
1. Галушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории [Текст]
- М.: Горячая линия -Телеком, 2012. — 496 с.
2. Асеева, Т.В. Системы искусственного интеллекта. Нейронные сети [Электронный ресурс]: конспект лекций;в составе учебно-методического комплекса / Тверской гос. техн. ун-т, Каф. ЭВМ — Тверь, 2006.
3. Терехов, В.А. Нейросетевые системы управления [Текст]: учеб. пособие для вузов по спец. «Управление и информатика в технических системах» / Терехов, В.А., Ефимов, Д.В., Тюкин, И.Ю. — М.: Высшая школа, 2002. — 183 с.
4. Методические указания по лабораторным работам по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» на тему: «Нейронные сети в MATLAB 6.1» для специальностей 080801 «Прикладная информатика (в экономике)» и 230201 «Информационные системы и технологии» [Электронный ресурс]: в составе учебно-методического комплекса / Тверской гос. техн. ун-т, Каф. ИС; разраб. Н.А. Семенов — Тверь, 2005.
5. Маслова А.Ю. Использование нейронной сети карты Кохонена для распознавания образов // Информационно-вычислительные технологии и их применение : сб. ст. — Ч.2. — Пенза , 2010.
6. Нейронные сети: история развития теории: учеб. пособие для вузов по напр. «Приклад. математика и физика». Кн. 5 / под ред.: А.И. Галушкина, Я.З. Цыпкина — М.: ИПРЖР, 2001. — 840 с. — (10412-1)
7. Галушкин, А.И. Нейрокомпьютеры: учеб. пособие для студентов по напр. «Прикл. математика и физика» — М.: Журнал «Радиотехника», 2000. — 524 с.
список литературы
