Теоретические аспекты использования ассоциативные нейронные сети

Структура дипломной работы

• Введение
• Глава 1 Теоретические аспекты использования ассоциативные нейронные сети при работе с металлургической продукцией
• 1.1 Дефектология на стадии кристаллизации в МНЛЗ
• 1.2 Основные понятия ассоциативных нейронных сетей
• Выводы
• Глава 2 Моделирование нейросетевого распознавания изображений с использованием ассоциативных сетей
• 2.1 Обоснование применения ассоциативных нейронных сетей для распознавания дефектов металлургической продукции
• 2.2 Требования к структуре программного обеспечения
• 2.3 Разработка проекта программы нейросетевого распознавания изображений с использованием ассоциативных сетей
• 2.3.1 Концептуальное проектирование АРМ
• 2.3.2 Логическое проектирование АРМ
• 2.3.3 Физическое проектирование АРМ
• Выводы
• Глава 3 Реализация программного обеспечения нейросетевого распознавания изображений с использованием ассоциативных сетей
• 3.1 Структура программных модулей
• 3.2 Тестирование программного обеспечения
• 3.3 Оценка эффективности разработанного решения
• Выводы
• Заключение
• Список использованных источников и литературы

Введение

Методы нейронных сетей получают все большее распространение в самых различных областях, начиная от фундаментальных исследований и заканчивая задачами синтеза данных, прогнозирования в различных сферах человеческой деятельности, управления рисками, инженерными приложениями и многих других областях. Этот метод во многом хорош для выведения наиболее продуктивного результата при большом количестве исходных данных.
При рассмотрении нейронных сетей нужно представлять, что нейронная сеть — это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в человеческом мозге, при попытке смоделировать эти процессы и обеспечить их обучаемость. Модель нейронных сетей также сконструирована на основе структуры и функциональности человеческих нейронов, что позволяет представить саму нейронную сеть как набор нейронов, соединенных между собой. Где, как правило, передаточные функции всех нейронов в нейронной сети фиксированы, а веса являются параметрами нейронной сети и могут изменяться.

Скачать файл