Математическое и программное обеспечение обработки многомерных данных нейронными сетями

Математическое и программное обеспечение обработки многомерных данных нейронными сетями

Автор: Прасолова, Ангелина Евгеньевна

Шифр специальности: 05.13.11

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2007

Место защиты: Курск

Количество страниц: 140 с. ил.

Артикул: 3412121

Автор: Прасолова, Ангелина Евгеньевна

Стоимость: 250 руб.

Математическое и программное обеспечение обработки многомерных данных нейронными сетями  Математическое и программное обеспечение обработки многомерных данных нейронными сетями 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. НЕЙРОН 1ЫЕЕ СЕТИ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
1.1 История развития нейронных сетей.
1.2. Биологический нейрон.
1.3. Классификация искусственных нейронных сетей.
1.4. Применение искусственных нейронных сетей в задачах обработки информации.
ГЛАВА 2. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ И РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1. Общая характеристика задач распознавания образов.
2.2. Распознавание изображений.
2.3. Статистические и нейросетевые методы распознавания изображений.
2.4. Детерминированные и нейросетевые методы распознавания изображений.
Выводы по главе 2.
ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ И НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ
3.1 Основные теоретические предпосылки для построения статистических алгоритмов обнаружения сигналов.
3.2 Оптимальные статистические и нейросетевые обнаружители.
3.3 Непараметрические и нейросетевые обнаружители сигналов.
Выводы по главе 3.
ГЛАВА 4. ДИАГНОСТИКА ИНФАРКТА МИОКАРДА НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ ХЕММИНГА
4.1. Медицинская диагностика и распознавание образов.
4.2. Задачи диагностики инфаркта миокарда.
4.3. Обработка электрокардиограмм искусственными нейронными сетями.
Выводы по главе 4.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ
БИБЛИОГ РАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Введение
Актуальность


В пятидесятые и шестидесятые годы группа исследователей, объединив теории Хебба, Мак-Каллока-Питса и накопленные экспериментальные биологические и физиологические данные, создала первые искусственные нейронные сети. Выполненные первоначально как электронные сети, они были позднее перенесены в более гибкую среду компьютерного моделирования, сохранившуюся и в настоящее время. Минский, Розенблатт, Уидроу и другие разработали сети, состоящие из одного слоя искусственных нейронов, названных Розенблатгом персептроном (от лат. В своем фундаментальном труде [] Розенблатт определяет персептрон как «некоторое множество элементов(«нейронов»), генерирующих сигналы, связанных в единую сеть». Эти сети были использованы для такого широкого класса задач, как предсказание погоды, анализ электрокардиограмм и искусственное зрение. В отличие от других сетей, персептрон Розенблатта допускал большую свободу установления связей по сравнению с сетями с заранее заданными логическими алгоритмами. Основная идея подхода Розенблатта состояла в замене логических схем системами, действующими на основе статистического описания слоев элементов персептрона. В г. Уидроу и Хофф разработали модель нейрона, которая обучалась быстрее и более точно, чем персептрон. Алгоритм настройки этой модели, названной адышны ( сокр. Этим алгоритмом впервые была введена концепция обучения с учителем. В течение некоторого времени казалось, что ключ к интеллекту найден, и воспроизведение человеческого мозга является лишь вопросом конструирования достаточно большой сети. Но эта иллюзия скоро рассеялась. Нейросети не могли решать некоторые задачи, внешне весьма сходные с теми, которые они успешно решали. С этих необъяснимых неудач начался период интенсивного анализа. М.Минский, используя точные математические методы, строго доказал ряд теорем, относящихся к функционированию сетей. Его исследования привели к написанию книги [], в которой он вместе с Пайпертом доказал, что используемые в то время однослойные сети теоретически неспособны решить многие простые задачи, в том числе реализовать функцию «Исключающее ИЛИ». Минский также не был оптимистичен относительно потенциально возможного здесь прогресса. Блеск и строгость аргументации Минского, а также его авторитет породили огромное доверие к книге - ее выводы были неуязвимы. Разочарованные исследователи оставили поле исследований ради более обещающих областей, и искусственные нейронные сети были забыты почти на два десятилетия. Однако несколько наиболее настойчивых ученых, таких как Кохонен, Гроссберг, Андерсон продолжили исследования. И только в г. Дж. Хопфилда, где была описана специальная динамическая структура, получившая название сети Хопфилда [, ]. В г. МНС), получившую название метод обратного распространения ошибки []. Важный класс искусственных нейронных ’ сетей был введен Т. Кохоненом в г. В теории сетей Кохонена используется алгоритмическая теория адаптивных систем. В развитие теории нейронных сетей значительный вклад внесли также советские и российские ученые. Еще в году А. Я. Червоненкисом и В. Н. Вапником были разработаны основы «теории размерности», позволившей дать оценку возможностей обучающихся систем, в том числе и нейронных сетей. А.Н. Горбань, ряд работ по многослойным системам распознавания образов был опубликован в начале -х годов А. И. Галушкиным. Нервная система человека, построенная из элементов, называемых нейронами (от греч. Около м нейронов участвуют в примерно передающих связях, имеющих длину метр и более. Каждый нейрон обладает многими качествами, общими с другими элементами тела, но его уникальной способностью является прием, обработка и передача электрохимических сигналов по нервным путям, которые образуют коммуникационную систему мозга. Каждый нейрон состоит из сомы (клетки диаметром от 3 до 0 мкм, содержащей ядро и другие клеточные органеллы, погруженные в цитоплазму) и отростков - аксонов и дендритов. Нейрон, схема которого представлена на рис. Скорость распространения импульса в аксоне существенно меньше скорости электрического сигнала в металлическом проводнике и составляет примерно 0 м/с. От каждого нейрона отходит только один аксон. Биологический нерв - это совокупность аксонов.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.211, запросов: 244