Курсовая работа по дисциплине "Прикладные программные системы" на тему «Исследование Neural Network Toolbox»

В работе дан краткий аналитический обзор нейронной сети, продемонстрирована работа с нейронными сетями в программе Matlab с помощью Neural Network Toolbox (Deep Learning Toolbox), представлено решение с помощью нейронной сети задачи аппроксимации функций.
Тема: "Исследование Neural Network Toolbox"
Решение задачи аппроксимации выявило главное достоинство применения нейронной сети – аппроксимация была выполнена без каких-либо подготовительных вычислений, программирования и т.п. Создание работоспособной сети потребовало всего одной команды – остальные команды это просто вспомогательные действия по вводу исходных данных и построения графиков. Решение с использованием GUI вообще не требует кодирования и в этом смысле предоставляет пользователю максимально удобный инструмент. Вместе с тем, решение в GUI дало менее гладкий график.
Таким образом, рассмотренная нейронная сеть представляет удобный и быстрый способ нахождения экспериментальной зависимости, поэтому возможным развитием данной работы может быть исследование влияния параметров настройки сети на вид функциональной зависимости (плавность, точность и т.п.) с целью выработки практических рекомендаций по настройке нейронных сетей для аппроксимации функций.
Источники
- Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.: Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2001. – 287 с.
- Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. – М.: ИПРЖР, 2000. – 415 с.
- Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей. – Томск: НТЛ, 2006. – 128 с
- Медведев В. С., Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 496 с.
- Matlab Documentation. Доступ из справочной системы MATLAB.
Файлы
- app_net.m
- rb_exm.m
- КУРСОВАЯ_MATLAB_КУРБАНОВ.docx
Комментарии