На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Диплом Программная поддержка принятия решений оператору с использованием нейронных сетей

Информация:

Тип работы: Диплом. Добавлен: 21.12.2012. Страниц: 32+приложения. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


План:
1. Введение
2. Специальная часть
3. Постановка задачи
4. Обзор и выбор методов построения нейронных сетей
5. Разработка алгоритма и ПО решения задачи
6. Тестирование и отладка программы
7. Апробирование и оценка работы программы
8. Экономическая часть (Делать не надо)
9. Охрана труда (Делать не надо)
+ 9 плакатов (в электронном виде)

Плакаты:
1. Постановка задачи - 2 листа
2. Методы построения нейронных сетей - 1 лист
3. Блок схема алгоритма и программа - 3 листа
4. Результаты тестирования и апробации программы - 2 листа
Итого: 8 листов

Введение

Компьютерные нейронные сети – это фактически моделирование сложных систем. Их исследование представляет большой интерес. Одно из таких направлений – решение различных игровых задач.


1. Специальная часть
???




2. Постановка задачи

Есть кусок карты на который нанесено расположение противника. На этой карте надо выбрать характеристические точки. Например: штаб, танковый взвод, склад и т.д. Таких точек нужна выбрать ну предположим 8. Для каждой точки есть характеристическое слово примерно оно выглядит так:




В первой ячейке допустим зашифрована информация о численности
Во второй о передвижениях
В третьей с какова источника получена информация (воздушная разведка …)
И.т.д.
Число ячеек должно быть не менее 8.
Для каждой характеристической точки своё слово. Откуда берётся слово нас не интересует. Вот эти зашифрованные слова подаются на вход программы моделирующую нейронную сеть. Сеть предварительно обучена. Далее программа обработав эти входные данные должна вывести подсказку оператору или Командующему о том как надо действовать в той или иной ситуации. Например: “ в такой ситуации нужно уточнить развединформациию “ или “ в такой ситуации остаться на своих позициях” и.т.д.

Т.е. программа должна подсказывать как действовать в той или иной ситуации.




3. Обзор и выбор методов построения нейронных сетей

3.1. Применение нейронных сетей
Современная вычислительная техника имеет в своей основе цифровую технологию. Но, хотя процессоры современных компьютеров и производят миллиарды операций в секунду, существует множество задач, выполнение которых для них либо невозможно, либо занимает чрезвычайно много времени. Например, задачи распознавания образов, поиск оптимальных решений и т.д.
Между тем существует биологический механизм, легко решающий множество подобных задач практически мгновенно. Речь идет о человеческом мозге. К примеру, человек мгновенно может узнать предмет независимо от того, под каким углом он его видит.
Другой особенностью человеческого мозга, недоступной традиционным компьютерам является способность к обучению. Человеческий мозг способен накапливать знания, а также создавать новые знания на их основе.
Исследованием работы мозга в последние десятилетия занимаются все ведущие страны мира. С каждым годом объем знаний о мозге увеличивается по экспоненциальному закону.
По данным нейробиологии нервная система человека и животных состоит из отдельных клеток – нейронов. В мозге человека их число достигает 1010-1012. Каждый нейрон связан с 103-104 другими нейронами. Вместе с тем время срабатывания нейронов является небольшой величиной и равно 2-5 мс.
Математические модели, повторяющие структуру мозга, получили название нейронных сетей. Искусственные нейронные сети, также как и естественные, состоят из множества связанных между собой элементов – нейронов....

Литература
1. Галушкин А., Теории нейронных сетей. Кн.1, М.:Радиотехника, 2000.
2. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.
3. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП "ПараГраф", 1990.
4. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Мир, 1989.
5. Шамис В. Borland C++ Builder 5: учебный курс. – СПб.: Питер, 2002.
6. Нейрокомпьютеры / под ред. Галушкина А. И. – М: ИПРЖР, 2000
7. Горбань А. Н., Дунин-Барковский В. Л., Кирдин А. Н. и др. Нейроинформатика. – Новосибирск: Наука, 1998
Источники в Internet
1. basegroup.ru/neural
2. gost.ru
3. nist.ru/hr/doc/gost
4. interstandard.gost.ru
5. BaseGroupLabs forum.basegroup.ru/




Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.