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:


Лабораторка Исследование влияния количества скрытых слоёв искусственной нейронной сети на её работу

Информация:

Тип работы: Лабораторка. Добавлен: 03.06.13. Сдан: 2011. Страниц: 11. Уникальность по antiplagiat.ru: 67.

Описание (план):


Оглавление

Введение
Процедура создания и обучения сети
Импорт данных
Создание нейросети
Обучение
Просмотр результата
Дополнительная обработка результатов
Результаты исследования
Вывод
Приложение
Диаграммы рассеяния
Абсолютные погрешности
Относительные погрешности
Список использованной литературы
Введение
Усталость материала — процесс постепенного накопления повреждений под действием переменных (часто циклических) напряжений, приводящий к изменению его свойств, образованию трещин, их развитию и разрушению материала за указанное время. Предел выносливости — одна из прочностных характеристик материала, характеризующих его выносливость, то есть способность воспринимать нагрузки, вызывающие циклические напряжения в материале. Предел выносливости определяется как наибольшее (предельное) максимальное напряжение цикла, при котором не происходит усталостного разрушения образца после произвольно большого числа циклических нагружений. Для прогнозирования предела выносливости удобно использовать искусственные нейронные сети.
Для работы с сетью используется программа Deductor Studio Academic, предназначенная для обработки, анализа, визуализации информации. Одним из методов является обработка данных с помощью нейронных сетей. Порядок работы: импорт данных, создание нейросети с нужным количеством скрытых слоев, обучение нейросети, просмотр результата: граф нейросети, таблица, диаграмма рассеяния, «что-если», дополнительная обработка результатов: нахождение абсолютных и относительных погрешностей, их максимальных и средних значений..............


Перейти к полному тексту работы



Смотреть похожие работы


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