Нейросетевое моделирование. Алгоритм обучения без учителя
Автор: devilboy • Июнь 1, 2018 • Курсовая работа • 5,401 Слов (22 Страниц) • 381 Просмотры
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕУЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГОПРОФЕССИОНАЛЬНОГООБРАЗОВАНИЯ «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
(ФГБОУ ВПО «ВГТУ», ВГТУ)
Факультет радиотехники и электроники
Кафедра системного анализа и управления в медицинских системах
КУРСОВАЯ РАБОТА
По дисциплине: «Основы моделирования биологических процессов и систем»
Тема: «Нейросетевое моделирование. Алгоритм обучения без учителя»
Расчетно-пояснительная записка
Разработал студент В.Ю. Калиничев
Подпись, дата Инициалы, фамилия
Руководитель к.т.н., доцент Е.И. Новикова
Подпись, дата Инициалы, фамилия
Защищена _______________________Оценка ________________________________
Дата
2014
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
(ФГБОУ ВПО «ВГТУ», ВГТУ)
Кафедра системного анализа и управления в медицинских системах
ЗАДАНИЕ
На курсовую работу
По дисциплине: «Основы моделирования биологических процессов и систем»
Тема: «Нейросетевое моделирование. Алгоритм обучения без учителя»
Студент группы: БМ – 121 Калиничев Владимир Юрьевич
Номер варианта: 31 _
Технические условия: ЭВМ на платформе IBM PC стандартной конфигурации с выходом в глобальную сеть Internet, операционная система Windows 7, текстовый процессор (Microsoft Word 2013), _
Содержание и объем работы: Курсовая работа состоит из 33 страниц, содержит 11 иллюстраций
Сроки выполнения этапов: ________________________________________________
Срок защиты курсовой работы: ____________________________________________
Руководитель к.т.н., доцент Е.И. Новикова
Подпись, дата Инициалы, фамилия
Задание принял студент В.Ю. Калиничев
Подпись, дата Инициалы, фамилия
Замечания руководителя
Содержание
Задание на курсовую работу 2
Замечания руководителя 3
Введение 5
1 Теоретическая часть 6
1.2 Искусственная нейронная сеть 6
1.2.1 Метод обучения Хебба 8
1.2.2 Самоорганизующаяся карта Кохонена 9
2 Практическая часть 12
2.1 Задача 12
2.2 Описание концептуальной модели 12
2.3 Реализация диагностики в среде Delphi 21
...