Категория
Информатика
Тип
реферат
Страницы
59 стр.
Дата
15.05.2014
Формат файла
.html — Html-документ
Архив
1027209.zip — 33.01 kb
  • modelirovanie-seti-klasterizacii-dannyx-v-matlab-neural-network-tool_1027209_1.html — 138.93 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы


МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕТИКЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ В MATLAB NEURAL NETWORK TOOL


СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Общие сведения о кластеризации

1.1 Понятие кластеризации

1.2 Процесс кластеризации

1.3 Алгоритмы кластеризации

1.3.1 Иерархические алгоритмы

1.3.2 k-Means алгоритм

1.3.3 Минимальное покрывающее дерево

1.3.4 Метод ближайшего соседа

1.3.5 Алгоритм нечеткой кластеризации

1.3.6 Применение нейронных сетей

1.3.7 Генетические алгоритмы

1.4 Применение кластеризации

2. Сеть Кохонена

2.1 Структура сети Кохонена

2.2 Обучение сети Кохонена

2.3 Выбор функции «соседства»

2.4 Карта Кохонена

2.5 Задачи, решаемые при помощи карт Кохонена

3. Моделирование сети кластеризации данных в MATLAB NEURAL NETWORK TOOLBOX

3.1 Самоорганизующиеся нейронные сети в MATLAB NNT

3.1.1 Архитектура сети

3.1.2 Создание сети

3.1.3 Правило обучения слоя Кохонена

3.1.4 Правило настройки смещений

3.1.5 Обучение сети

3.1.6 Моделирование кластеризации данных

3.2 Карта Кохонена в MATLABNNT

3.2.1 Топология карты

3.2.2 Функции для расчета расстояний

3.2.3 Архитектура сети

3.2.4 Создание сети

3.2.5 Обучение сети

3.2.6 Моделирование одномерной карты Кохонена

3.2.7 Моделирование двумерной карты Кохонена

Выводы

Перечень ссылок


ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время ни у кого не вызывает удивления проникновениекомпьютеров практически во все сферы человеческой деятельности.Совершенствование элементной базы, определяющей архитектуру компьютера, ираспараллеливания вычислений позволяют быстро и эффективно решать задачи всевозрастающей сложности.



Ваше мнение



CAPTCHA