Электронный каталог Фундаментальной
библиотеки ФГБОУ ВО МГППУ

Электронный ресурс

Иванов, А. Н.
Моделирование процессов на основе нейросетей с псевдослучайным распределением связей: выпускная квалификационная работа : студенческая научная работа / Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы ; Стерлитамакский филиал ; Факультет математики и информационных технологий ; Кафедра математического моделирования. – Стерлитамак : [Б. и.], 2018. – 98 с. : табл., схем. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=561812. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр.: с.76-85. – На рус. яз.

Для дальнейшего развития науки и техники в современном мире возникает необходимость создание и дальнейшее применение наукоемких технологий. К ним можно отнести междисциплинарные исследования свойств материалов, объектов живой и неживой природы, а также биологических, социальных, эко-номических, физико-химических систем и пр. Тщательное изучение объектов данных систем и протекающих в них процессов требует построения сложных высокодетализированных моделей. Одним из наиболее эффективных методов реализации подобных моделей являются нейронные сети. Объектом выпускной квалификационной работы является нейронная сеть с псевдослучайным распределением связей. Предметом выпускной квалификационной работы является применение нейронных сетей с псевдослучайным распределением связей для моделирования различных процессов. Целью выпускной квалификационной работы является разработка архи-тектуры нейронной сети, позволяющей автоматизировать процесс поиска опти-мального строения сети для решения конкретных задач моделирования. Основные задачи выпускной квалификационной работы: 1) литературный обзор по существующим типам искусственных нейрон-ных сетей; 2) поиск путей унификации известных архитектур нейронных сетей; 3) разработка собственной архитектуры нейронной сети, а также наиболее эффективных методов её обучения; 4) программная реализация нейронной сети; 5) оценка эффективности алгоритмов обучения; 6) изучение влияния параметров сети на результат обучения. 7) применение данной нейросети для решения конкретных задач модели-рования (аппроксимации и классификации). Теоретическая значимость исследования заключается в том, что были предложены способы создания, функционирования и обучения сетей, в которых распределение связей носит вероятностный характер. Практическая значимость исследования заключается в разработке про-граммной библиотеки, позволяющей при помощи искусственных нейронных се-тей осуществлять моделирование различных процессов; решать задачи аппрок-симации и классификации, а также выполнять предобработку исходных данных и постобработку полученных результатов. Апробация работы. Основные результаты выпускной квалификационной работы были представлены на научных семинарах кафедры математического моделирования факультета математики и информационных технологий. Структура выпускной квалификационной работы. ВКР состоит из вывода, 4 глав, заключения, списка использованных источников и приложения. Полный объем составляет 98 страниц, включая 37 рисунков и 2 таблицы