- •«Мати»-Российский государственный технологический университет имени к.Э.Циолковского (мати)
- •Оглавление
- •Глава 1. Нейронные Сети 7
- •Глава 2. Самоорганизующиеся карты 23
- •Глава 3. Описание работы системы 45
- •Введение
- •Актуальность задачи
- •Глава 1. Нейронные Сети Нейронные сети
- •Искусственный нейрон и его биологический прототип
- •Аналогия с мозгом
- •Биологический нейрон
- •Зрительное и пространственное воображение
- •Глава 2. Самоорганизующиеся карты Основы теории
- •MnSom из mlp-модулей
- •Обобщенная теория mnSom
- •Как избежать локальных минимумов
- •Базовая версия
- •Связь между mnSom и som
- •Глава 3. Описание работы системы Работа сети и алгоритм
- •Модель движения в MathLab
- •Заключение
- •Список литературы
Заключение
Произведенная теоретическая и практическая часть (в виде алгоритмического программирования) работы достигает цели, поставленной при дипломном проектировании. В качестве объекта проектирования выступали самоорганизующиеся карты.
Новизной результата стали применение формулы самообучающейся нейронной сети к моделированию; альтернатива методам поиска стационарных значений (минимальных) функционала (скаляра) ошибки в векторном пространстве данных как метод поиска экстремальных дисперсий в векторном пространстве признаков (при той же ограниченной Евклидовой норме вектора помех).
Список литературы
-
Л.Г.Комарцова, А.В.Максимов. Нейрокомпьютеры. М., Изд-во МГТУ им.Баумана, 2002.
-
Р.Дуда, П.Харт. Распознавание образов и анализ сцен. М., Мир, 1976, 512 с.
-
В.А.Головко. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М., ИПРЖР, 2001.
-
Г.Э.Яхъяева. Основы теории нейронных сетей. Интернет-университет информационных технологий, изд-во "Открытые системы".
-
Д.А.Тархов. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. (Справочник.) М., Радиотехника, 2005.
-
З.М.Шибзухов. Некоторые вопросы теоретической нейроинформатики. В кн.: XIII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2011". Лекции по нейроинформатике. М., НИЯУ МИФИ, 2010. С.44-72.