Вы здесь

Математическая модель адаптивного распознавания образов на основе пульсационных нейронных сетей

Автор: 
Подкосов Дмитрий Николаевич
Тип работы: 
Дис. канд. техн. наук
Год: 
2003
Артикул:
17387
129 грн
(417 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

Содержание
Введение.
Глава 1. Обзор смежных областей
1.1. Концепция универсального сервера
1.2. Методы идентификации и сравнения нетрадиционных типов информации.
1.3. Нейронные сети и идентификация
1.4. Ассоциативнопульсационные нейронные сети.
1.5. Выводы
Глава 2. Математическая модель использования рнейронных сетей в системах обработки и хранения информации.
2.1. Методы исследований.
2.2. Основные алгоритмы
2.3. Формирование описывающих векторов.
2.3.1. Элементы нейронной сети
2.3.2. Потоки данных в нейронной сети.
2.3.3. Структура нейронной сети.
2.3.4. Абстрагирующий слой
2.3.4.1.Топология абстрагирующего слоя.
2.3.4.2.Структурная схема примитивов абстрагирующего слоя.
2.3.4.3.Функционирование примитивов абстрагирующего слоя.
2.3.4.4.Работа абстрагирующего слоя
2.3.5. Слой ассоциации
2.3.5.1. Топология слоя ассоциации.
2.3.5.2.Структурная схема примитивов слоя ассоциации
2.3.5.3.Функционирование примитивов слоя ассоциации
2.3.5.4. Работа слоя ассоциации
2.3.6. Слой приведения
2.3.7. Блок принятия решения
2.3.8. Работа рнейронной сети
2.4. Сравнение векторов сверток
2.4.1. Основные принципы сравнения
2.4.2. Алгоритмы сравнения, устойчивые к параллельным искажениям
2.5. Выводы
Глава 3. Реализация системы получения описывающих векторов.
3.1. Реализация пульсационнойнейронной сети
3.1.1. Общее описание программного комплекса и комплекса работ
3.1.2. Состав программного комплекса
3.1.3. Результаты работы
3.2. Общие принципы реализации нейронной сети на основе рнейронов
3.2.1. Топология слоев
3.2.2. Реализация блока принятия решения
3.2.3. Реализация слоя предворите.пьной обработки.
3.2.4. Реализация абстрагирующего слоя
3.2.5. Реализация слоя ассоциации.
3.3. Модифицированные свертки.
3.4. Описание объектов, наложенных друг на друза
3.5. Применение системы идентификации в хранилищах данных
3.5.1. Общие принципы.
3.5.1. Обработка информации на этапе ввода в хранилища данных.
3.5.2. Поиск информации.
3.5.2.1. Поиск по образцу
3.5.2.2. Поиск при помощи запросов
3.5.3. Обучение системы
3.6. Индексирование данных.
3.6.1. Общий подход
3.6.2. Дерево уточняющего ассоциативного поиска
3.6.3. Дерево максимального различия потомков
3.7. Выводы
Глава 4. Оценка эффективности.
4.1. Оценка системы с точки зрения универсального сервера
4.2. Сравнительный анализ характеристик данной системы.
4.3. Сравнительный анализ характеристик системы при работе с текстовой информацией
4.4. Выводы
Заключение
Публикации
Список использованных источников