Завдання: Розробити алгоритм та створити програмний модуль, що моделює роботу арт. Дослідити її ефективність в залежності від внутрішніх параметрів. Побудувати графіки та звіти.

13. Прогнозування на базі машини Больцмана (МБ) і машини Коші (МК).

Завдання: Розробити алгоритм та створити програмний модуль, що моделює роботу МБ і МК. Порівняти їх ефективність. Дослідити ефективність кожної з них в залежності від внутрішніх параметрів. Побудувати графіки та звіти.

14. Апроксимація функції на базі мережі RBF.

Завдання: Розробити алгоритм та створити програмний модуль, що моделює роботу RBF. Передбачити нормалізацію початкових даних, підстройку “ширини вікон”, активаційної функції. Побудувати графіки та звіти.

15. Аналіз даних на базі методу групового врахування аргументів (МГВА) з використанням критерію регулярності.

Завдання: Розробити алгоритм та створити програмний модуль, що моделює роботу МГВА із вказаним критерієм і продемонструвати його використання для прогнозування. Дослідити ефективність алгоритму. Побудувати графіки та звіти.

16. Аналіз даних на базі методу групового врахування аргументів з використанням критерію незміщеності.

Завдання: Розробити алгоритм та створити програмний модуль, що моделює роботу МГВА із вказаним критерієм і продемонструвати його використання для прогнозування. Дослідити ефективність алгоритму. Побудувати графіки та звіти.

17. Аналіз даних на базі методу групового врахування аргументів (МГВА) з використанням критерію балансу змінних.

Завдання: Розробити алгоритм та створити програмний модуль, що моделює роботу МГВА із вказаним критерієм і продемонструвати його використання для прогнозування. Дослідити ефективність алгоритму. Побудувати графіки та звіти.

18. Експертна система визначення компетентності експертів на базі аксіоми незміщеності.

Завдання: Створити програмний модуль, в якому передбачити створення бази даних (текстові файли), в якій будуть міститися запитання, відповіді. Розробити алгоритм їх аналізу. Передбачити зручне виведення результатів у файл та на екран.

(Комплексна тема).

19. Інтегрована експертна система для тестування знань студентів.

Завдання: Створити програмний модуль, розробити алгоритми формування бази даних тестів, їх аналізу. Передбачити розробку форм звітності.

(Комплексна тема).

20. Дослідження ефективності роботи нейронної мережі при динамічному додаванні нейронів прихованих шарів.

Завдання: Розробити алгоритм та створити програмну систему, що моделює роботу нейронної мережі. Передбачити задання кількості шарів та інших параметрів мережі з клавіатури. Побудувати графіки та звіти про ефективність роботи нейронної мережі при динамічному додаванні нейронів прихованого шару як на початку її навчання так і по його закінченню.

21. Порівняльний аналіз модифікації алгоритму навчання мережі Кохонена (алгоритм справедливості і алгоритм корекції) на прикладі розпізнавання літер.

Завдання: Розробити вказані алгоритми і програмний модуль для введення різноманітних варіантів написання букв і їх розпізнавання. Провести дослідження ефективності функціонування мережі Кохонена при різних алгоритмах. Побудувати графіки і звіти.

22. Порівняльний аналіз режимів акредитації та інтерполяції мережі Кохонена на прикладі розпізнавання прямих ліній.

Завдання: Розробити алгоритми для режимів акредитації та інтерполяції і програмний модуль для введення або задання варіантів прямих ліній і їх розпізнавання. Провести порівняльне дослідження ефективності режимів. Побудувати графіки і звіти.

23. Розв'язування лінійних алгебраїчних рівнянь за допомогою нейронних мереж.

Завдання: Здійснити формальну постановку задачі, розробити алгоритм та програмний модуль для розв'язування лінійних алгебраїчних рівнянь. Провести дослідження ефективності алгоритму. Побудувати графіки і звіти.

24. (*) Розв'язування диференціальних рівнянь за допомогою нейронних мереж.

Завдання: Здійснити формальну постановку задачі, розробити алгоритм та програмний модуль для розв'язування диференціальних рівнянь. Провести дослідження ефективності алгоритму. Побудувати графіки і звіти.

25. Порівняльний аналіз ефективності генетичного алгоритму на базі гаплоїдної та диплоїдної популяції.

Завдання: Розробити генетичні алгоритми з рекомбінаціями гаплоїдної та диплоїдної популяцій і відповідний програмний модуль для оптимізації складних функцій. Провести порівняльне дослідження ефективності алгоритмів. Побудувати графіки і звіти.

26. Модифікація мережі АРТ із неперервними значеннями вхідних сигналів.

Завдання: Розробити алгоритм функціонування мережі АРТ із неперервними функціями активації і відповідний програмний модуль. Провести дослідження його ефективності. Побудувати графіки і звіти.

27. Апроксимація функцій (параметрична ідентифікація) за допомогою генетичного алгоритму.

Завдання: Здійснити формальну постановку задачі, розробити алгоритм та програмний модуль для апроксимації поліномів. Провести дослідження ефективності алгоритму. Побудувати графіки і звіти.

Розподіл тем курсового проекту

№ теми	Назва курсового проекту	Прізвище студента
10	Генетичні алгоритми. Навчання на їх базі нейронних мереж	Білий Ярослав
5	Нейронна мережа як універсальний апроксиматор	Візіренко Вадим
9	Задача багатовимірної оптимізації. Генетичні алгоритми (ГА)	Гук Олександра
	Теоретичні основи штучних нейронних мереж	Жемелінська Ольга
2	Багатошаровий перцептрон (БП). Алгоритм оберненого поширення похибки (АОПП)	Задорожній Віктор
1	Моделювання роботи багатошарового бінарного перцептрона (ББП)	Максимчук Максим
7	Задача класифікації. Метод опуклої комбінації	Ніколаєв Микола
10	Генетичні адаптивні алгоритми. Навчання на їх базі нейронних мереж	Ніколаєнко Антон
	Одношаровий перцептрон та його застосування	Приймак Дмитро
1	Задача класифікації. Мережа Кохонена	Пятков Ілля
3	Багатошаровий перцептрон. Задача класифікації	Тараненко Інна
11	Асоціативна пам'ять. Мережа Хопфілда	Хоменко Юля
8	Задача розпізнавання образів. Мережа зустрічного поширення (МЗП)	Яцентюк Богдан

Допускається вільний вибір теми, яка не є ідентичною з темою в таблиці.

Графік виконання курсового проекту

№	Назва роботи	Термін виконання
1	Одержання завдання	10. 09
2	Аналітичний огляд літературних джерел та аналіз можливих методів вирішення задачі	20.09
3	Вибір методу роз’язку задачі	30.09
4	Вивчення теорії, методів та засобів вирішення задачі	10.10
5	Розробка основного алгоритму	20.10
6	Програмна реалізація розробленого алгоритму	10.11
7	Тестування та дослідження ефективності функціону-вання програмного модуля та точності розв’язку задачі	15.11
8	Проведення реального експерименту з використанням програмного модуля	20.11
9	Аналіз результатів	01.12
10	Оформлення курсового проекту	10.12
11	Захист курсового проекту	15.12