Нейрокомпьютерные системы

Скачать дипломную работу на тему: Нейрокомпьютерные системы. В которой определены нейрокомпьютерные системы, условия ее эксплуатации. Изучены виды нейронных сетей и способы организации их функционирования.
Author image
Ekaterina
Тип
Дипломная работа
Дата загрузки
11.11.2024
Объем файла
2151 Кб
Количество страниц
55
Уникальность
Неизвестно
Стоимость работы:
2000 руб.
2500 руб.
Заказать написание работы может стоить дешевле

Введение

Актуальность темы. Ученые задумывались о создании имитации нейронных связей мозга с помощью компьютеров еще в 1960-е годы, сейчас же мы видим использование этой системы повсеместно. Нейрокомпьютерные системы используются во многих бизнесах для оценки будущих нагрузок, для предсказания количества заказов, с помощью таких систем оптимизируются производства, снижается количество рутинной работы. Нейронные сети научили прогнозировать болезни, открывать новые рецепты, сочинять музыку, рисовать картины, писать стихи.Следовательно, нейрокомпьютерные системы могут быть применены практически в любой сфере, ведь такие системы могут решать огромное количество разных задач. Большинство открытий в науке сейчас происходит с использованием таких систем. Естественно, и бизнес не остался в стороне – все большие компании уже используют нейронные системы для прогнозирования и автоматизации. Нейронные сети помогают компаниям лучше понимать потребности клиентов и, соответственно, лучше их удовлетворять.Несомненно, такой спрос рождает нехватку специалистов на рынке, на биржах труда не составляет труда найти интересную для себя вакансию.Подытожив вышесказанное, можно с уверенностью утверждать, что нейронные системы – это актуальная тема для изучения.Объектом исследования, проведенного в рамках данной курсовой работы, являются нейрокомпьютерные системы.Предметом исследования является сам предмет, методы, а также функции нейрокомпьютерных систем.

ВВЕДЕНИЕ. 4
ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ. 6
1.1.        Введение. 6
1.2.        Основания для разработки. 6
1.3.        Назначение разработки. 6
1.4.        Требования к программе. 6
1.4.1.        Требования к функциональным характеристикам. 6
1.4.2.       Требования к надежности. 7
1.4.3.       Условия эксплуатации. 7
1.4.4.       Требование к составу и параметрам технических средств. 7
1.4.5.       Требования к информационной и программной совместимости. 8
1.4.6.       Требования к маркировке и упаковке. 8
1.4.7.       Требования к транспортированию и хранению.. 9
1.5.       Требования к программной документации. 9
1.6.        Технико-экономические показатели. 9
1.7.        Стадии и этапы разработки. 9
1.8.        Порядок контроля и приемки. 9
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 11
1.1.        Введение в нейрокомпьютерные системы.. 11
1.2.        Виды нейронных сетей и способы организации их функционирования  18
1.3.        Нечеткие и гибридные нейронные сети. 2
Вывод к 1 главе. 35
ГЛАВА 2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 36
2.1 РАЗРАБОКА ПРОГРАММЫ (РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННОГО КОНСПЕКТА) 36
2.2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ (РАЗРАБОТКА ТЕСТОВОЙ ЧАСТИ) 37
2.3 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГРАММЫ.. 48
Вывод по главе. 55
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 56
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 57
ПРИЛОЖЕНИЕ А.. 58
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. 61

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

Тарков, М. С. Нейрокомпьютерные системы: учебное пособие / М. С. Тарков. — 3-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 170 c. — ISBN 978-5-4497-0664-5. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/97551.htmlГОСТ 7.32-2017 СИБИД. Отчет о НИР – Взамен

ГОСТ 7.32-2001; введ. 01.07.2018 – Москва: Изд-во стандартов, 2017. – 24 с.
ГОСТ 19.201-78 ЕСПД; введ. 01.01.80 – Москва: Стандартинформ, 2010 - 4 с
 

Мягкими называют вычисления, сочетающие теорию нечетких систем, нейронные сети, вероятностные рассуждения и генетические алгоритмы, и обладающие синергическим эффектом; следовательно, мягкой экспертной системой называют ЭС, сочетающую перечисленные теории ради того же эффекта взаимного усиления.Рассмотрим возможные применения МЭС в автоматизированном проектировании. Обобщенной моделью проектирования является иерархически-блочный метод, сущность которого сводится к декомпозиции функций с последующим выделением иерархий систем и подсистем. Проектируемая система формируется с помощью синтеза таких подсистем.Анализ в ходе автоматизированного проектирования обычно заключается в том, что необходимо рассмотреть условия эксплуатации будущей системы или ее окружения, которое является сложной системой (например, для экономических информационных систем окружающая среда - это социально-экономическая среда).Кроме анализа окружающей среды в ходе проектирования приходится выполнять анализ результатов физических или численных экспериментов и имитационного моделирования. Можно выделить два основных принципа экспертной деятельности в ходе проектирования.Исходные данные для анализа представляются в виде качественного описания структурно-функционального решения и в виде совокупности временных рядов системных переменных окружения.Принцип "конструктивной неопределенности" утверждает, что точность и смысл противоречат друг другу, начиная с некоторого момента анализа. Если в технике важными являются все более точные измерения, то в ходе анализа эксперт отказывается от точных цифр в пользу нечетких, но содержательных оценок, которые осмыслены и позволяют принять проектное или управленческое решение.Мягкая экспертная система должна предоставить инструментальную и информационную среду для экспертной деятельности в ходе проектирования. Инструменты для разработки МЭС должны представлять собой совокупность различных программных продуктов, объединенных логикой работы. Покажем, что МЭС, являющаяся инструментальной средой проектировщика, позволяет выполнить в автоматизированном режиме все этапы экспертизы можно использовать как систему управления, а именно - нечеткий контроллер.