Методические указания по проведению самостоятельной и индивидуальной работы магистров наименование методических указаний



Скачать 77.68 Kb.
Дата17.02.2017
Размер77.68 Kb.
Просмотров125
Скачиваний0
ТипМетодические указания

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Ставропольский государственный аграрный университет»


Кафедра информационных систем

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ


Методические указания по проведению самостоятельной и индивидуальной работы магистров

наименование методических указаний




09.04.02 - Информационные системы и технологии

Территориальные информационные системы

Ставрополь, 2014


Самостоятельная и индивидуальная работа студентов-магистрантов


Самостоятельная работа студентов-магистрантов включает в себя изучение теоретического материала с использованием рекомендованной литературы, подготовку к практическим занятиям, в соответствии с рабочей программой дисциплины, а также подготовку к промежуточной аттестации по дисциплине (экзамен).



Тема 1. Основы построения искусственных нейронных сетей

Компьютеры и мозг. Биологический и формальный нейрон. Персептрон, сигмоидальный нейрон. Нейрон типа “адалайн”, инстар и оутстар Гроссберга. Нейроны типа WTA, модель нейрона Хебба. Методика решения задач в нейросетевом логическом базисе



Тема 2. Нечеткая логика

Метод обратного распространения ошибки. Нейронные сети радиально-базисных функций. Вероятностная и обобщённо-регрессионная нейронные сети. Нейронная сеть Кохонена. Самоорганизующаяся карта Кохонена. Нейронная сеть Хопфилда. Нейронная сеть Хэмминга. Гибридные нейронные сети.


Виды самостоятельной работы и формы отчетности


Вид занятия

Тема занятия

Объем, ч

Форма отчетности

лекционное

Компьютеры и мозг.

Биологический и формальный нейрон



2

текущий

лекционное

Персептрон, сигмоидальный нейрон. Нейрон типа “адалайн”, инстар и оутстар Гроссберга

2

текущий

лекционное

Нейроны типа WTA, модель нейрона Хебба

2

текущий

лекционное

Методика решения задач в нейросетевом логическом базисе

2

текущий

лекционное

Метод обратного распространения ошибки

2

текущий

лекционное

Нейронные сети радиально-базисных функций

2

текущий

лекционное

Вероятностная и обобщённо-регрессионная нейронные сети

2

текущий

лекционное

Нейронная сеть Кохонена

2

текущий

лекционное

Самоорганизующаяся карта Кохонена

2

текущий

лекционное

Нейронная сеть Хопфилда

2

текущий

лекционное

Нейронная сеть Хэмминга

2

текущий

лекционное

Гибридные нейронные сети

2

текущий

лабораторное

Gui-интерфейс для пакета Neural Networks Toolbox программной среды Matlab 7

4

защита отчета

лабораторное

Изучение свойств линейного нейрона и линейной нейронной сети

4

защита отчета

лабораторное

Применение нейронных сетей для аппроксимации функций и предсказания временного процесса

4

защита отчета

лабораторное

Изучение многослойного нелинейного персептрона и алгоритма обратного распространения ошибки

4

защита отчета

лабораторное

Распознавание образов

4

защита отчета

лабораторное

Изучение радиальных базисных, сетей регрессии, вероятностных нейронных сетей

4

защита отчета

лабораторное

Исследование сети Кохонена и алгоритма обучения без учителя

4

защита отчета

лабораторное

Исследование сети Хопфилда

4

защита отчета

лабораторное

Нейро-нечеткое моделирование в среде Matlab

4

защита отчета




Подготовка к экзамену

24

итоговый

Итого:

84





Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©nethash.ru 2017
обратиться к администрации

войти | регистрация
    Главная страница


загрузить материал