ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ОБРАБОТКИ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ
При решении многих прикладных задач по обработке и преобразованию информации существенное место занимают задачи, в которых информация представляется в виде сложных сигналов. В процессе использования исходные сигналы подвергаются различным искажениям. Эти искажения могут быть обусловлены внешними факторами и особенностями устройства приемника сигналов. В связи с этим возникает необходимость максимального выделения полезной информации. Обработка сложных сигналов является трудноформализуемой задачей, в связи с чем предлагается использовать при ее решении принципы работы искусственных нейронных сетей [1, 2]. В данной работе предлагается алгоритм моделирования многослойной нейронной сети с обучающим алгоритмом обратного распространения.
Рисунок 1. Двухслойная сеть обратного распространения
Как известно обучение сети обратного распространения требует выполнения определенных операций [1], перечисленных ниже.
- Выбрать очередную пару из обучающего множества; подать входной вектор на вход сети.
- Вычислить выход сети.
- Вычислить разность между выходом и требуемым выходом(целевым вектором обучающей пары).
- Подкорректировать веса сети так, чтобы минимизировать ошибку.
- Повторять шаги с 1 по 4 для каждого вектора обучающего множества до тех пор, пока на всем множестве не достигнет приемлемого уровня.
Нами был создан комплекс программ позволяющих эмулировать данную нейронную сеть. Результаты компьютерного моделирования свидетельствуют об их достаточно высокой эффективности с точки зрения их пpaктического использования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Ф.Уоссермен Нейрокомпьютерная техника / Пер. с англ. Ю.А.Зуева., - М: Мир, 1992, 236с.
- А.И.Галушкин Теория нейронных сетей. - М: Радиотехника, 2000, 415с.
Статья в формате PDF
109 KB...
13 01 2025 18:38:39
Статья в формате PDF
253 KB...
10 01 2025 1:24:54
Статья в формате PDF
262 KB...
09 01 2025 7:34:58
Статья в формате PDF
100 KB...
08 01 2025 8:11:35
Рассмотренные в статье особенности геологического строения и металлогении Восточной Тувы, в пределах которой сосредоточены перспективные объекты золото-медно-молибден-порфировой рудной формации, позволяют выделить золото-медно-молибденовую провинцию площадью около 70 тыс. км2. Приведена технология обогащения руды, которая обеспечивает высокие показатели извлечения золота, серебра, меди (общее извлечение в концентраты Au – 99,2 %, Ag – 92,0 %, Cu – 80,2 %). Полученный концентрат хаpaктеризуется высокими содержаниями меди (50 %), а также золота и серебра, что позволяет относить концентрат к медным концентратам высшей марки КМО (ГОСТ 48-77-74).
...
07 01 2025 20:10:54
Статья в формате PDF
103 KB...
06 01 2025 20:21:21
Статья в формате PDF
108 KB...
05 01 2025 10:20:34
Статья в формате PDF
100 KB...
04 01 2025 13:32:47
Статья в формате PDF
144 KB...
02 01 2025 18:37:51
Статья в формате PDF
105 KB...
01 01 2025 18:25:43
Статья в формате PDF
108 KB...
31 12 2024 1:47:58
Статья в формате PDF
103 KB...
29 12 2024 16:27:58
Статья в формате PDF
120 KB...
28 12 2024 11:15:33
Статья в формате PDF
120 KB...
27 12 2024 15:51:23
Статья в формате PDF
138 KB...
26 12 2024 19:11:10
Статья в формате PDF
300 KB...
25 12 2024 7:45:12
Статья в формате PDF
115 KB...
24 12 2024 20:23:12
Статья в формате PDF
207 KB...
23 12 2024 11:29:44
Статья в формате PDF
117 KB...
21 12 2024 6:34:31
Статья в формате PDF 119 KB...
20 12 2024 18:35:20
Статья в формате PDF
301 KB...
19 12 2024 11:37:55
Статья в формате PDF
185 KB...
18 12 2024 23:33:59
Статья в формате PDF
108 KB...
17 12 2024 17:37:10
Статья в формате PDF
121 KB...
16 12 2024 17:35:56
Статья в формате PDF 116 KB...
15 12 2024 22:50:23
Статья в формате PDF
106 KB...
14 12 2024 8:14:18
Статья в формате PDF
142 KB...
13 12 2024 2:11:33
Статья в формате PDF
104 KB...
12 12 2024 16:15:10
Явная неопределенность поведения сферы образования вызывает значимые риски. Во многом они связаны с самими экспертами и их группами, имеющими свои корпоративные интересы. Факторы риска промоделированы по статистическим данным идентификацией устойчивых закономерностей в виде тенденций (трендов) и показана методика анализа. Даны рейтинговые места экспертным оценкам. Анализ закономерностей показал, что в России нужно повышать чувствительность экспертов к реальной действительности, а также к адекватному представлению сценариев долгосрочной перспективы развития. Пока не будет результатов в реформах образования, нечего ждать и формирования инновационной экономики. Ведь из мировой пpaктики известно, цикл пассионарной активности опережает цикл экономического возрождения на 3–5 лет.
...
11 12 2024 14:25:49
Статья в формате PDF
124 KB...
10 12 2024 20:49:47
Статья в формате PDF
126 KB...
09 12 2024 21:27:50
Статья в формате PDF
112 KB...
08 12 2024 6:25:25
Статья в формате PDF 110 KB...
07 12 2024 22:54:23
Статья в формате PDF
121 KB...
06 12 2024 9:27:47
Статья в формате PDF
120 KB...
05 12 2024 2:48:26
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
