Круглов В.В., Борисов В.В. - Искусственные нейронные сети (ИНС) Теория и практика (778918), страница 62
Текст из файла (страница 62)
5 6 1 Общая характеристика 5 6 2 Интерфейс программы 5 6 3 Правила работы с программой 5 6 4 Впечатления от работы с пакетом 5 7 Нейропакет Вгагпсег 5 71 Общая характеристика 5 7 2 Интерфейс программы 5 7 3 Правила работы с пакетом 5 7 4 Дополнительные возможности 5 7 5 Достоинства и недостатки программы 5 8 Нейропакет Ехсе~ Нецга! Расйайе 5 8 1 Общая характеристика 5 8 2 Установка нейропакета 5 8 3 Работа с пакетом 5 8 4 Впечатления от работы с пакетом 59 Пакет Розку ЬорсТоофок 5 9 1 Общая характеристика 5 9 2 Состав графического интерфейса 5 9 3 Создание нечеткой нейронной сети 5 9 4 Впечатления от работы с пакетом 510 Совсем все просто Часть 61. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 229 229 229 230 232 236 236 236 237 238 243 243 243 243 245 246 258 258 258 259 259 265 265 Глава 6 Примеры применения искусственных нейроннык сетей 8 1 Прогнозирование результатов выборов 6 1 1 Содержательная постановка задачи 6 1 2 Нейросетевое моделирование 6 2 Анализ данны~ социологического опроса 6 3 Выявление показателей, влияющих на валовую прибыль предприятия 6 3 1 Постановка задачи 6 3 2 Анализ технического задания 633 Анализданных 64 Задача об ирисах Фишера 6 4 1 Содержательная постановка задачи 6 4 2 Построение нейросетевого классификатора 6 5 Задача о землекопах 6 5 1 Содержательное описание задачи 6 5 2 Решение задачи 66 Аппроксимацияфункции 6 7 Нейросетевая экспертная система 6 6 Прогнозирование на финансовом рынке 6 8 1 Построение нейросетевой модели 6 8 2 Предварительный анализ и подготовка данных 6 8 3 Обучение, тестирование и опрос нейронной сети 6 84 Некоторые выводы 6 9 Сжатие информации 6 10 Компактное представление информации репликатиаными нейронными сетями 6 11 Кратко о других задачах 266 267 269 271 276 276 277 277 280 280 280 281 282 282 285 287 292 293 293 300 304 304 305 309 звуковым 6 12 Краткое обобщение ПРИЛОЖЕНИЯ 316 П1 332 334 338 338 339 341 343, 345 347 349 352 353 356 377 Список лигпервтуры 6 11 1 Обработка видеоизображений 6 11 2 Обработка статических изображений 6 11 3 Обнаружение и классификация объектов по и гидроакустическим сигналам 6 11 4 Задачи комбинаторной оптимизации 6 11 5 Медицинская диагностика 6 11 6 Распознавание речи 6 11 7 Обнаружение фальсификации 6 11 8 Анализ потребительского рынка 8 11 9 Проектирование и оптимизация сетей связи 6 11 10 Прогнозирование изменений котировок 6 11 11 Управление ценами и производством 6 11 12 Исследование факторов спроса 6 11 13 Прогнозирование потребления энергии 6 11 14 Оценка недвижимости 6 11 15 Анализ страховых исков Основные парадигмы нейронных сетей П 1 1 Искусственный резонанс — 1 АЯТ-1 Ме!игал! (Абар1ме Яеэопапсе Тлеогу Мекиолг — 1) П 1 2 Двунаправленная ассоциативная память ВнОкес!юла! Азвооа!Ме М)егпогу (Вдйз) П 1 3 Машина Больцмана (Водки!апп М)асл!пе) П 1 4 Обратное распространение (Мента! Мепногн и!Гп Васх Ргорадабоп Тгагп!пд А!допйбгп) П 1 5 Сеть встречного распространения (Соип1ег Ргорада(юп Мепногн) П 1 6 Оейа ВагОе!!а сеть П 1 7 Расширенная ОВО сеть (Ех(еппев Сева Ваг Оейа Меднов!) П 1 8 Сеть поиска максимума с прямыми связями (Реефроптагб МАХНЕТ) П 1 9 Гауссов классификатор (Мента! Оанзв~ап С)азз!йег) П 1 10 Генетический алгоритм (Оепейс А!допулгп) П 1 11 Сеть Хэмминга (Нагппхпд Ме!) П 1 12 Сеть Хопфилда (Норйе(С Мееногй) П 1 13 Входная звезда (!пз(аг) П 1 14 Сеть Кохонена (Колопеп'з Мецга! Меснонг) П 1 15 Сеть поиска максимума (М)АХМЕТ] П 1 16 Выходная звезда (Оц(з(аг) П 1 17 Сеть радиального основания (Вафа! Вамз Рцпсцоп Меанолг) П 1 18 Неиронные сети, имитирующие отжиг (Места! Мепнонгз игйл Бкпн!а(еп Аппеайп9 Тга!п~пд А(доп!Пгп) П 1 19 Однослойный персептрон (6!пд!е Сауег Регсер!гоп) П 2 Алгоритмы обучения нейронных сетей П 3 Глоссарий 309 309 310 310 310 311 311 311 312 313 313 313 314 314 315 315 317 320 322 323 327 329 331 348 .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
