Категория
Информатика
Тип
реферат
Страницы
9 стр.
Дата
01.04.2014
Формат файла
.html — Html-документ
Архив
1014552.zip — 6.31 kb
  • klasterizacija-s-pomoshhju-nejronnyx-setej_1014552_1.html — 21.98 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию

Амурский гуманитарно-педагогический государственный университет

Физико-математический факультет

Кафедра информатики

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3

по дисциплине «Искусственные нейронные сети» на тему «Кластеризация с помощью нейронных сетей»

2007

Содержание

Введение

Теоретические сведения

Методика выполнения лабораторной работы

Контрольные вопросы

Заключение

Список использованных источников

Введение

Цель лабораторной работы: освоить основные принципы решения задачи кластеризации с использованием нейронных сетей со слоем Кохонена и самоорганизующихся карт.

Задание: Используя встроенные функции пакета нейронных сетей математической среды Matlab, построить нейронную сеть со слоем Кохонена, которая множество входных данных разделит на кластеры и выявит их центры. На обученную сеть подать новый входной вектор и определить, к какому кластеру он относится.

Теоретические сведения

Самоорганизующиеся карты. Самоорганизующиеся карты (Self Organizing Maps — SOM) это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Основным отличием данной технологии от рассмотренных нами ранее нейросетей, обучаемых по алгоритму обратного распространения, является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных. Нейронные сети денного типа часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа данных и поиска закономерностей, например, в финансовой задаче.



Ваше мнение



CAPTCHA