Разработка технологии применения искусственных нейронных сетей в прикладных информационных системах

• Автор: Рубцов, Денис Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 169 с.

1.1 Применение искусственных нейронных сетей для решения слабо формализованных задач в составе информационных систем
1.2 Предпосылки разработки технологии применения нейросетевых блоков в прикладных информационных системах
1.3 Задачи повышения эффективности применения нейросетевых блоков в прикладных информационных системах
Глава 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КОМПОНЕНТ В СОСТАВЕ ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.
2.1 1 римененне нейросетевых компонент в прикладных информационных системах на основе унифицированного формата представления нсйросетсвой модели
2.2 Разработка концеитуатьной модели унифицированного формата представления нейросетевых моделей.

2.3 Технология построения нейросетевых компонент в составе информационной системы.

2.4 Методы исследования свойств нейросетевых моделей.

Выводы
Глава 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КОМПОНЕНТ В СОСТАВЕ ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

3.1 Унифицированный формат описания нейросетевых моделей на

основе средств языка ХМЬ
3.2 Реализация программного комплекса моделирования искусственных нейронных сетей
3.3 Экспериментальное применение разработанных методов для
решения прикладных задач
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


В настоящее время активно разрабатываются технические средства реализации нсйросетевых технологий нейрокомпьютеры, позволяющие использовать одно из главных преимуществ нейронных сетей высокую параллельность обработки информации. Но наибольшее распространение на сегодняшний получили программные модели нейронных сетей на стандартных последовательных ЭВМ . В данной работе нейросетевые модели рассматриваются как профаммные модели, без освещения вопросов, связанных с их технической реализацией. Теория искусственных нейронных сетей в настоящее время находится в стадии становления, к ней проявляется повышенный интерес в кругах исследователей и разработчиков во всем мире, поэтому привести скольконибудь полный список литературных источников не представляется возможным. Основы современной нейроинформатики были заложены в работах , Теоретические и практические вопросы применения ИТ1С нашли отражение в работах ,,. Под искусственной нейронной сетью понимают направленный параметризованный граф, узлы которого представляют простые процессорные элементы с полностью локальным функционированием нейроны, а ребра задают сеть функциональных связей между элементами. Радиального
напса. Выделяются входные связи, по которым поступает информация о состоянии входных переменных, и выходные, с которых снимаются результаты функционирования сети. В соответствии с формальный нейрон может быть представлен как последовательное включение адаптивного сумматора и передаточной функции функции активации нейрона рис. Рис. Я. Для обеспечения неоднородности вводится дополнительный сигнал Хп 1. Результат 1. Таблица 1. У УМ2
У 1 ф2
г.