Для студентов СПбГУ по предмету ДругиеМоделирование естественных нейронных сетейМоделирование естественных нейронных сетей
2024-07-15СтудИзба

ВКР: Моделирование естественных нейронных сетей

Описание

Оглавление

1. Постановка задачи .........................................................................................................6
1.1Предпосылки ............................................................................................................6
1.2Химерные состояния ...............................................................................................8
1.3Осцилляторы ФитцХью Нагумо .............................................................................9
1.4Химерные состояния в сетях ФитцХью – Нагумо ..............................................10
1.5Двухуровневая сеть. Начальные условия ............................................................12
1.6Задача классификации ...........................................................................................15
2. Классификация химер .................................................................................................20
2.1Введение .................................................................................................................20
2.2Признак 1 ................................................................................................................20
2.3Признак 2 ................................................................................................................20
2.3Признак 2 ................................................................................................................21
2.4Правила классификации ........................................................................................22
2.4.1 Описание ..........................................................................................................22
2.4.2 Схема ................................................................................................................22
2.5Экспериментальные расчеты признаков .............................................................23
2.6Применение алгоритма ..........................................................................................25
3. Классификация однослойным персептроном ...........................................................26
3.1Введение .................................................................................................................26
3.2Однослойный персептрон .....................................................................................26
3.3Обучение персептрона ...........................................................................................27
3.4Применение персептрона ......................................................................................29
4. Моделирование и реализация .....................................................................................32
4.1Моделирование и расчеты .....................................................................................33
4.1.1 Описание ..........................................................................................................33
4.1.2 Блок-схема .......................................................................................................34
4.2Обучение нейронной сети .....................................................................................35
4.2.1 Описание ..........................................................................................................35
4.2.2 Блок-схема .......................................................................................................36
4.3Классификация данных и построение карты ......................................................37
4

4.3.1 Описание......................................................................................................... 37

4.3.2 Блок-схема...................................................................................................... 38

Заключение...................................................................................................................... 39

Литература....................................................................................................................... 40

Приложение А................................................................................................................. 42

Значения экспериментальных данных для типа 1................................................... 42

Значения экспериментальных данных для типа 2................................................... 44

Значения экспериментальных данных для типа 3................................................... 46

Приложение Б................................................................................................................. 47

Constants.h.................................................................................................................... 47

Main.cpp....................................................................................................................... 48

Приложение В................................................................................................................. 54

Perceptron.h.................................................................................................................. 54

Perceptron.cpp............................................................................................................... 55

Main.cpp....................................................................................................................... 57

Приложение В................................................................................................................. 60

Perceptron.h.................................................................................................................. 60

Perceptron.cpp............................................................................................................... 61

Constants.h.................................................................................................................... 63

Main.cpp....................................................................................................................... 64


























5

  • Постановка задачи

1.1 Предпосылки

  • последнее время исследование связанных систем привело к совместным исследованиям между различными областями, такими как нелинейная динамика, сетевая наука и статистическая физика, с множеством приложений, например, в физике, биологии

  • технологии. Поскольку числовые ресурсы развивались быстрыми темпами, анализ и моделирование больших сетей с использованием все более сложных схем сопряжения стали доступными, что привело к появлению множества новых динамических сценариев.

Так в 2002 году Курамото и Баттогтох сообщили, что массивы нелокально связанных

осцилляторов могут спонтанно разделиться на синхронизированные и десинхронизированные субпопуляции [1]. Это было удивительным аспектом, так как раннее считалось, что связанные идентичные осцилляторы либо синхронизируются, либо будут работать несвязно, хаотично. Так как сеть обладала гибридной природой, объединяющей как когерентные, так и некогерентные части, Стивом Строгацем было предложено называть такие состояния химерными. из-за их похожести на мифологических греческих зверей, будто собранных из несопоставимых частей [2].

Недавние работы показали, что состояния химер не ограничиваются фазовыми осцилляторами, а могут быть найдены в большом разнообразии различных систем. Они включают в себя временные дискретные и хаотические модели с непрерывным временем [3,4] и не ограничены одним пространственным измерением. Также двухмерные конфигурации учитывают состояния химер [5,6]. Более того, аналогичные сценарии существуют для временной связи [7][9], и их динамические свойства и симметрии также подвергались теоретическим исследованиям [4,8,9] Только в самом недавнем прошлом химерные состояния были реализованы в экспериментах на химических осцилляторах [10]

  • электрооптических решетках связанных карт [11]. Нелокальность соединения - ключевая характеристика для состояний химер - также предполагает интересную связь с материаловедением. Например, магнитные частицы Януса, которые подвергаются индуцированному синхронизацией структурному переходу во вращающемся магнитном поле [12,13]. Нелокальность имеет большое значение не только для состояний химер, но и для других динамических явлений, таких как турбулентная перемежаемость [14]. Гибридные состояния были также сообщены в контексте нейронауки под понятием Bump State [15]. Позднее они были подтверждены для нелокально связанных моделей Ходжкина-Хаксли [16] и могут объяснять экспериментальное наблюдение частичной синхронности в нейральной активности во время движения глаз [17].

Предпосылками к исследованию системы, описанной в данной статье, послужили такие задачи как:

Характеристики ВКР

Предмет
Учебное заведение
Просмотров
2
Размер
2,83 Mb

Список файлов

Моделирование естественных нейронных сетей.doc
Обратите внимание, что данная работа уже сдавалась в СПбГУ, а также её могли покупать другие студенты, поэтому её уникальность может быть нулевой. Для получения уникальной работы воспользуйтесь услугами.

Комментарии

Поделитесь ссылкой:
Цена: 1 500 руб.
Расширенная гарантия +3 недели гарантии, +10% цены
Рейтинг ждёт первых оценок
0 из 5
Оставьте первую оценку и отзыв!
Поделитесь ссылкой:
Сопутствующие материалы
Вы можете использовать ВКР для примера, а также можете ссылаться на неё в своей работе. Авторство принадлежит автору работы, поэтому запрещено копировать текст из этой работы для любой публикации, в том числе в свою выпускную квалификационную работу в учебном заведении, без правильно оформленной ссылки. Читайте как правильно публиковать ссылки в своей работе.
Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6376
Авторов
на СтудИзбе
309
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее