Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
Міністерство освіти і науки України
Національний університет «Львівська політехніка»
Кафедра автоматизованих систем управління
/
Звіт
до лабораторної роботи № 4-5
з дисципліни «Методи та системи штучного інтелекту»
Львів – 2014
Тема: застосування нейронних мереж для розв’язання задач класифікації
Теоретичні відомості:
//
/
/
/
/
/
Порівняння видів навчання нейронних мереж
///
Виконання класифікації за допомогою штучних нейронних мереж в пакеті Deductor
Використовуючи один з готових файлів виконуємо навчання нейронної мережі. Отримуємо граф нейронної мережі:
/
Характеристику «Що – Якщо»
/
Таблицю спряженості:
/
Тепер сформуємо власні дані:
/
Проведемо нормалізацію даних
/
//
/
На основі даних утвориться такий граф нейронної мережі, характеристика «Що-Якщо» та таблицю спряженості:
/
/
/
Отже, використовуючи метод нейромережевої класифікації, ми отримали максимально точну обсягу класифікацію темпераментів людини.
Застосування нейронних мереж для розв’язання задач прогнозування
Імпортуємо дані для проведення прогнозування
/
X1- Обсяг продукції с/г, млн.грн
X2- Обсяг продукції будів-ництва,млн.грн
X3- Вантажооборот, млрд.ткм
X4- Пасажирооборот, млрд.пас.
X5- Експорт товарів, млн.дол
X6- Імпорт товарів, млн.дол.
X7- Оборот роздріб-ної торгівлі, млн.грн
X8- Доходи населе-ння, млн.грн.
X9-Витрати населе-ння, млн.грн
Y- Обсяг продукції с/г, млн.грн.
Отримаємо такий графік нейронної мережі характеристика «Що-Якщо», діаграму розсіяння:
/
/
/
/
Отже, використовуючи метод нейромережевого прогнозування, ми отримали максимально точний прогноз обсягу реалізації промислової продукції (обсягу промислового виробництва).
Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть
або зареєструйтесь.
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
Маєш корисні навчальні матеріали, які припадають пилом на твоєму комп'ютері? Розрахункові, лабораторні, практичні чи контрольні роботи — завантажуй їх прямо зараз і одразу отримуй бали на свій рахунок! Заархівуй всі файли в один .zip (до 100 МБ) або завантажуй кожен файл окремо. Внесок у спільноту – це легкий спосіб допомогти іншим та отримати додаткові можливості на сайті. Твої старі роботи можуть приносити тобі нові нагороди!