- •Федеральное агентство по образованию
- •Государственное образовательное учреждение
- •Высшего профессионального образования
- •«Тверской государственный технический университет»
- •Пояснительная записка к курсовому проекту (работе)
- •Руководитель проекта (работы) мещерякова в.В
- •Тверь 2010
- •Тверской государственный технический университет
- •Утверждаю
- •Задание
- •Руководитель
- •1.Теоретическая часть
- •1.1 Краткий исторический обзор
- •1.2 Биологические нейронные сети
- •1.3 Модель технического нейрона
- •1.4 Архитектура нейронной сети
- •1.5 Обучение
- •2. Многослойные сети прямого распространения
- •2.1 Многослойный персептрон
- •2.2 Сеть grnn и аппроксимация функций (demogrn1).
- •2.3 Краткое описание возможностей пс matlab 6.1 и тулбокса nnt
- •3.Проектная часть
- •3.1 Применение сети обобщённой регрессии для решения задачи аппроксимации функции.
- •3.2 Руководство пользователя
- •3.Заключение
3.Заключение
в данном курсовом проекте мы ознакомились с особенностями программной среды MATLAB 6 и входящим в неё тулбоксом NTT – Neural Network Toolbox.
Было рассмотрено одно из направлений в развитии информационных технологий. Проект состоит из двух частей: аналитической части и проектной. Аналитическая часть содержит теоретические материалы о нейронных сетях: историю их развития, принципы создания и работы с НС. В этой части приводится классификация нейронных сетей, а также определяется место радиальных базисных сетей в представленной классификации. Основная цель проекта разработать приложение в среде ПС MATLAB 6 Notebook для решения задачи из состава демонстрационных примеров тулбокса NNT, реализованной в виде М-файла MATLAB: Сеть GRNN и аппроксимация функций (demogrn1).
В проектной части описывается, применение сети GRNN для решения задачи аппроксимации функции, а также содержится руководство пользователя. Для пользователя написана пошаговая инструкция, описывающая методику работы с программой.
|
||||||||||
|
|
|
|
|
КП
– 2068280 – 080801– 07 - 2010
|
|||||
|
|
|
|
|
||||||
Изм. |
Лист |
№ документа |
Подпись |
Дата |
||||||
Разработал |
Носов П.А . |
|
|
Список
использованных источников |
Литера |
Лист |
Листов |
|||
Проверила |
Мещерякова В.В. |
|
|
|
У |
|
32 |
1 |
||
Консультант |
Мещерякова В.В. |
|
|
ТГТУ,0802 |
||||||
Утвердил |
|
|
|
6. Список использованных источников
1. Семенов Н.А. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. 1-е изд. Тверь: ТГТУ, 2004. 100 с.
2. Дьяконов В. П., Абраменкова И. В. MATLAB 5.0/5.3. Система символьной математики. – М. : Нолидж, 1999. – 634 с.
3 . Мартынов Н. Н. Введение в MATLAB 6.х. – М. : Кудиц-образ, 2002. – 347 с.
4. Цисарь И. Ф. MATLAB SIMULINK – лаборатория экономиста. - М. : Анкил, 2001. - 102 с.
5. Медведев В. С., Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6. – М. : Диалог-МИФИ, 2002. – 489 с.
6. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей. – М. : Журн. “Радиотехника”, 2000. – 415 с.
7. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. – М. И др. : Вильямс, 2001. – 287 с.
8. Круглов В. В. Искусственные нейронные сети : Теория и практика. – М. : Горячая линия-Телеком, 2002. – 381 с.