Заключение

Целью дипломного проекта являлась разработка подсистемы реализации генетического алгоритма в составе системы выращивания топологии нейронной сети на основе правил.

Разработка проводилась в среде Visual Studio 2010 на языке программирования C#.

В ходе работы был проведен анализ предметной области, анализ требований, анализ существующих аналогов, разделение поставленной задачи на подзадачи и выбор методов их решения. А также описана математическая модель предметной области, спроектированы структуры данных и удобный пользовательский интерфейс.

Результатом работы является приложение соответствующее первоначальным требованиям. Для подтверждения работоспособности был выполнен ряд тестов.

Список использованных источников

1. Монахова Е. "Нейрохирурги" с Ордынки // PC Week.-1995.- №9.

2. Schaffer J.D., Whitley L., Eshelman J. Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks: A Survey of the State of the Art, Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks // COGANN-92. - 1992.

3. Schizas C., Pattichis C., Middleton L. Neural Networks, Genetic Algorithms, and the K-Means Algorithm: In Search of Data Classification, in: Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks // COGANN-92.-1992.

4. Wnek J., Sarma J., Wahab A.A., Michalski R.S. Comparing learning paradigms via diagrammatic visualization: A case study in single concept learning using symbolic, neural net and genetic algorithm methods in: Zemonkova M., Emrich M.L. (ed.) Methodologies for intelligent systems; 5, New York // Elsevier Science Publishing. – 1990.- pp. 482-437.

5. Korbicz J., Obuchowicz A ., Uciński D. Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania // Warszawa. -1994.

6. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs // Springer – Verlag. - 1992.

7. Mulawka J. Systemy ekspertowe // WNT – Warszawa. - 1996.

8. Kadaba N., Nygard K.E. Improving the performance of genetic algorithms in automated discovery of parameters, in: Porter B.W., Mooney R.J. (ed.), Proceeding of the Seventh International Conference of Machine Learning // San Mateo, CA Morgan Kauffman. – 1990. - pp. 140-148.

9. Kadaba N., Nygard K.E, Juell P.L. Integration of adaptive machine learning and knowledge-based systems for routing and scheduling applications // Expert Systems with Applications. - t.2. – 1991. - pp. 15-27.

10. Whitley D. Applying genetic algorithms to neural network learning, Proceedings of the Seventh Conference of the Society of Artificial Intelligence and Simulation of Behavior // Sussex, England, Pitman Publishing. – 1989. - pp. 137-144.

11. Evolver — the Genetic Algorithm Problem Solver, Axcelis, Inc., 4668 Eastern Avenue N., Seattle, WA 98103, USA.

12. Whitley D., Starkweather Т., Bogart C. Genetic algorithms and neural networks: Optimizing connections and connectivity // Parallel Computing. – 1990. - pp. 347-361.

13. Harp S.A., Samad Т., Guha A. Towards the genetic synthesis of neural networks, in: Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications; Schaffer J.D. (ed.), Morgan Kauffmann, San Mateo // CA. – 1989. - pp. 360-369.

14. Guo Z., Uhrig R. E. Use of genetic algorithms to select inputs for neural networks, in: Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks // COGANN-92. – 1992. - pp. 223-234.

15. Ackley D.H., A connectionist machine for genetic hill climbing, Boston, MA // Kluwer Academic Publishers. - 1987.

16. Gonzalez – Seco J. A genetic algorithm as the learning procedure for neural networks, IEEE International Joint Conference on Neural Networks // Baltimore, MD, IEEE. – 1992. - pp. 835-840.

17. Shonkwiler R., Miller K.R. Genetic algorithm, neural network synergy for nonlinearly constrained optimization problems, Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks // COGANN-92. -1992. - pp. 248-257.

18. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. - М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 383 c.

19. Marko A. Gronroos Evolutionary Design of Neural Networks. -1998.

20. Stanley K. O., Miikkulainen R. Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies. - 2002.

21. Moriarty D., Miikkulainen R. Efficient reinforcement learning through symbiotic evolution. -1996.

22. Gomez F., Miikkulainen R. Learning robust nonlinear control with neuroevolution. - 2002.

23. G. Rozenberg, Salomaa A. The mathematical theory of L systems // Academic Press, New York. -1980.

24. Kitano H. Neurogenetic learning: An integrated method of designing and training neural networks using genetic algorithms // Physica D. – 1994. – pp. 225–238.

25. Nolfi S., Stefano, Parisi D. Good teaching inputs do not correspond to desired responses in ecological neural networks // Neural Processing Letters. - 1994.

26. Cangelosi, A., Nolfi S., Parisi D. Cell division and migration in a 'genotype' for neural networks // Network- Computation in Neural Systems, 5.-1994.

27. Boers W., Kuiper H. Biological metaphors and the design of artificial neural networks. -1992.

28. Beer R. D., Dellaert F. Co-evolving Body and Brain in Autonomous Agents using a Developmental Model. – 1994.

29. Harp S.A., Samad T., Guha A. Towards the Genetic Synthesis of Neural Networks Proceedings of the Third ICGA // Morgan Kaufmann. – 1989, pp. 360-369.

30. Gruau, F. (1994). Neural network synthesis using cellular encoding and the genetic algorithm. Doctoral dissertation, Ecole Normale Superieure de Lyon, France.

31. Vaario J An emergent modeling method for artificial neural networks // Ph.D. thesis, University of Tokyo. – 1993.

32. Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973.

33. Касьянов В.Н. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение/ Касьянов В.Н., Евстигнеев В.А. - БХВ – Петербург, 2003. -1104 с.

34. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. М.: Бином, 1998. – 560 с.

35. Шмуллер Д. Освой самостоятельно UML 2 за 24 часа / практическое руководство — М.: Вильямс, 2005. — 416 с.

36. Троелсен Э. С# 2008 и платформа .NET 3.5 — 4-е изд. — М.: Вильямс, 2009. —1168 с.

37. Мак-Дональд М. WPF: Windows Presentation Foundation в .NET 3.5 с примерами на C# 2008 для профессионалов — 2-ое. — М.: Вильямс, 2008. — 928 с.

38. Ларман К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования — М.: Вильямс, 2006.—736с.

39. Никитина В.Н. Гигиенические аспекты безопасности труда пользователей персональных ЭВМ // КомпьюЛог,№2/98.

40. «Об условиях труда операторов ПЭВМ". – «Наука в Сибири», № 9, март 2000.

41. Демирчоглян Г.Г. Компьютер и здоровье. - М., Советский спорт, 1995г.

42. «Видеодисплейные терминалы и здоровье пользователей» - М., Медицина,1989.

43. Белова Н.А. Безопасность жизнедеятельности. - М.: Знание, 2000.

44. СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03. Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы.- М.: Информационно-издательский центр Госкомсанэпиднадзора России, 2003.

45. Кучма В.Р. Если хочешь быть здоров// Кучма В.Р., Бобрищева-Пушкина Н.Д. Мир ПК №4/96.