Федеральное государственное учебное предприятие
Политехнический институт Сибирского Федерального Университета
Кафедра Систем Искусственного Интеллекта
Жуков Л. А. , Решетникова Н. В. Учебное пособие по дисциплине
«Приложения нейронных сетей»
для студентов укрупненной группы 260000 - Технология и производство
продовольственных продуктов и потребительских товаров, 230000 – Вычислительная
техника и информационные технологии
Направления 260500 Технология полиграфического и упаковочного производства; 230200
Информационные системы и технологии; 230100 Информатика и вычислительная техника
Красноярск 2007
УДК 004. 8. 032. 26
ББК 32
Жуков Л. А. , Решетникова Н. В. Приложения нейронных сетей: Учебное
пособие для студентов, учащихся лицея и ЗПШНИ / Л. А. Жуков, Н. В. Решетникова. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2007.
154 с. Описана абстрактная технология нейросетевой обработки данных для
решения прикладных задач. Рассматривается технология на основе
нейронных сетей с учителем. Построена формальная модель технологии. Используется иерархическая модель технологии до уровня реализаций
операций пользователя, которые предполагаются реализованными в
идеальном нейрокомпьютере. Данная работа может быть полезна для
исследователей, использующих нейросетевые методы для решения
прикладных задач; студентов, учащихся лицея и ЗПШНИ, аспирантов,
преподавателей и специалистов. Примеры решений
4. 1 Работа Бегизардова
4. 2
4. 3 Работа Богданова
4. 4 Прогноз выборов в Сосновоборске
Заключение
Литература
3
Введение
Актуальность и причины введения. Специалисты по вычислительной
технике должны разбираться в основных принципах, особенностях,
архитектурах средств вычислительной техники, в том числе новейших, таких
как нейронные сети и нейрокомпьютерные системы. Предполагается, что
этот курс будет служить только основой для знаний, получаемых в ходе
самостоятельной работы, чтения новых книг и журналов. Необходимость
введения курса «Приложения нейронных сетей» обусловлена тем, что он
является одним из необходимых современных курсов при подготовке
специалистов по программированию, информационным технологиям и
обработке данных. Курс тесно связан и опирается на такие ранее изученные дисциплины,
как «Информатика», «Дискретная математика», «Алгоритмические языки и
программирование», «Организация ЭВМ и систем», «Теория языков
программирования и методы трансляции».