Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
ЗАПИТАННЯ ДО МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЮ № 2
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Інформаційні технології проектування
Кафедра:
Системи автоматизованого проектування
Інформація про роботу
Рік:
2009
Тип роботи:
Завдання до модульного контролю
Предмет:
Інформаційні технології
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ “ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА”
ІНСТИТУТ КОМП’ЮТЕРНИХ НАУК
ТА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
Кафедра “Системи автоматизованого проектування”
ЗАПИТАННЯ ДО МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЮ № 2
з дисципліни “Моделювання систем”
для студентів спеціальності 7.080402
“Інформаційні технології проектування”
Львів-2009
Теоретичні запитання
Розділ № 4
4.1. Проста біологічна модель нейрона.
4.2. Визначення штучної нейронної мережі.
4.3. Базові ознаки штучних нейронних мереж.
4.4. Тренування одношарового персептрона.
4.5. Математична модель нейронної мережі Хопфілда.
4.6. Архітектура багатошарового персептрона.
Розділ № 5
5.1. Визначення і приклад системи із змінною структурою.
5.2. Ковзний режим.
5.3. Основні положення теорії Філіппова диференційних рівнянь з розривними правими частинами.
5.4. Суть теорії збіжності розв’язків диференційних рівнянь з розривними правими частинами.
5.5. Неперервні і розривні функції Ляпунова.
Розділ № 6
6.1. Задача визначення максимальних сигналів.
6.2. Недоліки існуючих WTA-нейронних мереж.
6.3. Модель WTA-нейронної мережі другого порядку.
6.4. Стабільність WTA-нейронної мережі другого порядку.
6.5. Єдиність вихідних сигнадів WTA-нейронної мережі другого порядку.
6.6. Основна властивість WTA-нейронної мережі другого порядку.
6.7. Властивість збереження впорядкування сигналів.
6.8. Задача параметричного синтезу нейронної мережі.
6.9. Алгоритм параметричного синтезу нейронної мережі.
6.10. Генетичні алгоритми.
6.11. Конструювання цільової функції у формі, придатній для використання у генетичних алгоритмах.
6.12. Трансформація задачі мінімізації цільової функції до задачі її максимізації.
6.13. Перетворення задачі оптимізації з обмеженнями до задачі оптимізації без обмежень.
6.14. Трансформація штрафної функції з двосторонніми обмеженнями до штрафної функції з двома окремими обмеженнями.
6.15. Оптимізація моделі нейронної мережі генетичними алгоритмами.
6.16. Приклад оптимізації моделі нейронної мережі за допомогою генетичних алгоритмів.
6.17. Математична модель WTA-нейронної мережі N-го порядку.
6.18. Структурно-функціональна схема WTA-нейронної мережі N-го порядку.
6.19. Час оброблення сигналів WTA-нейронною мережею N-го порядку.
6.20. Порівняльні оцінки WTA-нейронної мережі N-го порядку.
6.21. Приклад комп’ютерного моделювання WTA-нейронної мережі.
Практичні запитання
1. Довести, що матриця
- не діагонально стабільна.
2. Показати, що матриця
- діагонально стабільна з діагональним розв’язком рівняння Ляпунова вигляду
,
де Q – негативно визначена матриця diag (-1,-7).
3. Нейронна мережа описується множиною диференційних рівнянь:
а) рівнянь стану
,
;
б) рівнянь навчання вигляду
з
та .
Довести, що мережа - локально стабільна.
(Підказка: Сконструювати обчислювальну енергетичну функцію вигляду
і показати, що
і для та для усіх .
При цьому та , ).
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора