Образование, учебная литература / ВУЗовская литература / Информатика. Электроника. Связь / Учебники: доп. пособия
Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный пр.
Романов Петр Сергеевич, Романова Ирина Петровна
Код товара: 4645600
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 16
1 / 16
'%3e%3crect%20width='40'%20height='40'%20rx='1.33333'%20fill='%235B2599'/%3e%3cpath%20d='M11.6667%2014.537L5.77778%2021.2037L13.2222%2025.8704L25.1111%2025.3148L24.5556%2016.6482L20.6667%2014.537H11.6667Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M17%2016.3149L14.3333%209.87042L18.4444%203.64819L31%206.20375L35.2222%2023.6482L21.4444%2038.426L14.1111%2025.0926L23.3333%2025.8704L24.1111%2014.7593L17%2016.3149Z'%20fill='%2365D0DD'%20stroke='%2365D0DD'%20stroke-width='0.222222'/%3e%3cpath%20fill-rule='evenodd'%20clip-rule='evenodd'%20d='M16.3702%200.549052C10.9656%201.12198%206.10232%204.0939%203.0359%208.69756C1.67884%2010.7349%200.821097%2012.8096%200.301173%2015.3115C0.0501214%2016.5203%200.00690573%2017.0127%200.000445654%2018.7392C-0.00746236%2020.8657%200.0863201%2021.6614%200.56793%2023.5556C1.44728%2027.0136%202.61789%2028.8896%208.1251%2035.6671C12.6346%2041.2167%2014.4445%2043.8483%2016.2657%2047.5032C17.8764%2050.7355%2018.8331%2053.7366%2019.4241%2057.4102L19.5547%2058.2222H19.9851C20.3966%2058.2222%2020.4184%2058.2036%2020.4814%2057.8022C21.556%2050.9486%2023.9992%2045.6599%2029.161%2039.0128C29.5916%2038.4583%2030.8265%2036.921%2031.9051%2035.5965C34.231%2032.7405%2036.5804%2029.669%2037.2227%2028.6446C40.5423%2023.3494%2040.9125%2016.5623%2038.1907%2010.8986C35.4085%205.10925%2029.9531%201.26568%2023.4886%200.540203C22.3134%200.408257%2017.643%200.414081%2016.3702%200.549052ZM24.6383%208.06505C25.4205%208.53011%2026.7108%209.79659%2027.2974%2010.6746C28.443%2012.3898%2029.2639%2014.5619%2029.7377%2017.1315C30.0068%2018.5908%2030.0653%2022.0425%2029.849%2023.6895C29.3587%2027.4207%2028.0784%2030.4471%2026.1617%2032.4052C24.9507%2033.6423%2024.2814%2033.9726%2022.9874%2033.9718C22.1684%2033.9713%2021.9514%2033.9273%2021.3793%2033.6452C20.1944%2033.0613%2018.7227%2031.3826%2017.8364%2029.6041C17.5036%2028.9364%2016.8052%2027.0647%2016.6975%2026.5518L16.621%2026.1878H17.286C17.9195%2026.1878%2017.9547%2026.2025%2018.0249%2026.4958C18.0655%2026.6652%2018.3166%2027.2575%2018.583%2027.8119C19.5493%2029.8237%2021.025%2030.9905%2022.4396%2030.8615C26.4284%2030.4978%2028.7121%2022.0424%2026.591%2015.491C25.9102%2013.3885%2024.7427%2011.7574%2023.4926%2011.1626C22.7107%2010.7907%2022.0678%2010.7524%2021.253%2011.029C20.4928%2011.2872%2019.2796%2012.524%2018.7165%2013.6148L18.2973%2014.4269H17.623H16.9487L17.0233%2014.1189C17.1613%2013.5493%2017.8502%2012.0467%2018.3883%2011.1416C19.3043%209.6008%2021.0802%207.97152%2022.1488%207.69161C22.3344%207.643%2022.8307%207.62407%2023.2516%207.6495C23.8673%207.68657%2024.1386%207.768%2024.6383%208.06505ZM22.2077%2020.7026V24.4022L20.7319%2024.3709L19.2561%2024.3397L19.2263%2021.6235L19.1964%2018.9072H16.4913H13.7862L13.6483%2019.7325C13.4881%2020.6919%2012.9405%2021.8984%2012.3618%2022.5675C11.496%2023.5685%209.99273%2024.3148%208.53576%2024.4669L7.83963%2024.5396V23.1374V21.7352L8.4344%2021.6856C10.026%2021.5529%2010.6998%2020.5141%2010.9087%2017.8712L10.9773%2017.0031H16.5925H22.2077V20.7026Z'%20fill='%235B2599'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cclipPath%20id='clip0_965_57'%3e%3crect%20width='40'%20height='40'%20rx='1.33333'%20fill='white'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
Издательство:
Год издания:
2023
Описание
Характеристики
В учебном пособии даны основные теоретические положения искусственного интеллекта и теории нечетких множеств, необходимые для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Системы искусственного интеллекта». Приведены примеры решения задач, контрольные задания, а также содержание, общие требования и рекомендации по выполнению лабораторных работ, справочные данные и литература для их выполнения. В учебное пособие включены материалы по лабораторным работам, посвященным моделированию нейронных и нейро-нечетких сетей в системе MATLAB.
Учебное пособие предназначено для студентов всех форм обучения высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки «Информатика и вычислительная техника», «Управление в технических системах».
Учебное пособие предназначено для студентов всех форм обучения высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки «Информатика и вычислительная техника», «Управление в технических системах».
код в Майшоп
4645600
возрастная категория
18+ (нет данных)
количество томов
1
количество страниц
140 стр.
размеры
207x136x10 мм
формат
84x108 1/32
ISBN
978-5-507-46139-4, 978-5-507-47377-9, 978-5-8114-7747-0, 978-5-8114-9991-5
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
цвет
Белый
стандарт
вес
область образования
информатика, электроника, связь
предмет
информатика (ИКТ)
тип материала
учебное пособие
язык
Русский
переплёт
Твёрдый переплёт
Содержание
Список основных сокращений
Введение
Глава 1. Методические рекомендации по
организации лабораторного практикума
§ 1.1. Рекомендуемые темы лабораторных работ
§ 1.2. Методические указания по проведению
лабораторных работ
§ 1.3. Структура и порядок оформления отчета
§ 1.4. Порядок защиты лабораторных работ
§ 1.5. Рекомендуемая литература для подготовки к
лабораторным работам и защиты отчетов по ним
Глава 2. Лабораторная работа "Моделирование
персептрона в среде MATLAB"
§ 2.1. Цель работы
§ 2.2. Нейрон персептрона
2.2.1. Простой нейрон
2.2.2. Нейрон с векторным входом
2.2.3. Функции активации
2.2.4. Модель нейрона
§ 2.3. Персептрон
2.3.1. Архитектура сети
2.3.2. Моделирование персептрона средствами
MATLAB
2.3.3. Инициализация параметров
§ 2.4. Задание для лабораторной работы
§ 2.5. Структура отчета
Глава 3. Лабораторная работа "Линейные
нейронные сети. Обучение линейной сети в
MATLAB"
§ 3.1. Цель работы
§ 3.2. Линейные сети
3.2.1. Структура линейной сети
3.2.2. Архитектура сети
3.2.3. Создание линейной сети
3.2.4. Конструирование линейной сети
§ 3.3. Процедуры настройки линейной сети
3.3.1. Процедура настройки линейной сети с
использованием функции adapt
3.3.2. Процедура настройки линейной сети с
использованием функции newlind
§ 3.4. Обучение линейной сети. Обучающее
правило наименьших квадратов
§ 3.5. Задание для лабораторной работы
§ 3.6. Структура отчета
Глава 4. Лабораторная работа "Моделирование
нейронных сетей в MATLAB"
§ 4.1. Цель работы
§ 4.2. Пакет Neural Network Toolbox
§ 4.3. Работа с нейронной сетью в командном
режиме
§ 4.4. Использование GUI-интерфейса пакета
нейронных сетей
4.4.1. Создание нейронной сети
4.4.2. Обучение нейронной сети
4.4.3. Работа с созданной сетью
§ 4.5. Моделирование нейронных сетей при помощи
Simulink
4.5.1. Средства Simulink для работы с нейронными
сетями....
4.5.2. Обозреватель разделов библиотеки Simulink
4.5.3. Создание модели
4.5.4. Окно модели
4.5.5. Выполнение моделирования
4.5.6. Разработка НС для решения систем
обыкновенных дифференциальных уравнений в
системе Simulink
§ 4.6. Задание для лабораторной работы
§ 4.7. Структура отчета
Глава 5. Лабораторная работа "Моделирование и
реализация нейро-нечеткой сети в среде MATLAB"
§ 5.1. Цель работы
§ 5.2. Нечеткая сеть TSK
§ 5.3. Гибридная сеть как адаптивная система
нейро-нечеткого вывода
§ 5.4. Моделирование и реализация нейро-
нечеткой сети в среде MATLAB
5.4.1. Описание ANFIS-редактора
5.4.2. Синтез нейро-нечеткой сети в среде MATLAB
§ 5.5. Задание для лабораторной работы
§ 5.6. Структура отчета
Приложение. Список функций Neural Network
Toolbox
Список литературы
Введение
Глава 1. Методические рекомендации по
организации лабораторного практикума
§ 1.1. Рекомендуемые темы лабораторных работ
§ 1.2. Методические указания по проведению
лабораторных работ
§ 1.3. Структура и порядок оформления отчета
§ 1.4. Порядок защиты лабораторных работ
§ 1.5. Рекомендуемая литература для подготовки к
лабораторным работам и защиты отчетов по ним
Глава 2. Лабораторная работа "Моделирование
персептрона в среде MATLAB"
§ 2.1. Цель работы
§ 2.2. Нейрон персептрона
2.2.1. Простой нейрон
2.2.2. Нейрон с векторным входом
2.2.3. Функции активации
2.2.4. Модель нейрона
§ 2.3. Персептрон
2.3.1. Архитектура сети
2.3.2. Моделирование персептрона средствами
MATLAB
2.3.3. Инициализация параметров
§ 2.4. Задание для лабораторной работы
§ 2.5. Структура отчета
Глава 3. Лабораторная работа "Линейные
нейронные сети. Обучение линейной сети в
MATLAB"
§ 3.1. Цель работы
§ 3.2. Линейные сети
3.2.1. Структура линейной сети
3.2.2. Архитектура сети
3.2.3. Создание линейной сети
3.2.4. Конструирование линейной сети
§ 3.3. Процедуры настройки линейной сети
3.3.1. Процедура настройки линейной сети с
использованием функции adapt
3.3.2. Процедура настройки линейной сети с
использованием функции newlind
§ 3.4. Обучение линейной сети. Обучающее
правило наименьших квадратов
§ 3.5. Задание для лабораторной работы
§ 3.6. Структура отчета
Глава 4. Лабораторная работа "Моделирование
нейронных сетей в MATLAB"
§ 4.1. Цель работы
§ 4.2. Пакет Neural Network Toolbox
§ 4.3. Работа с нейронной сетью в командном
режиме
§ 4.4. Использование GUI-интерфейса пакета
нейронных сетей
4.4.1. Создание нейронной сети
4.4.2. Обучение нейронной сети
4.4.3. Работа с созданной сетью
§ 4.5. Моделирование нейронных сетей при помощи
Simulink
4.5.1. Средства Simulink для работы с нейронными
сетями....
4.5.2. Обозреватель разделов библиотеки Simulink
4.5.3. Создание модели
4.5.4. Окно модели
4.5.5. Выполнение моделирования
4.5.6. Разработка НС для решения систем
обыкновенных дифференциальных уравнений в
системе Simulink
§ 4.6. Задание для лабораторной работы
§ 4.7. Структура отчета
Глава 5. Лабораторная работа "Моделирование и
реализация нейро-нечеткой сети в среде MATLAB"
§ 5.1. Цель работы
§ 5.2. Нечеткая сеть TSK
§ 5.3. Гибридная сеть как адаптивная система
нейро-нечеткого вывода
§ 5.4. Моделирование и реализация нейро-
нечеткой сети в среде MATLAB
5.4.1. Описание ANFIS-редактора
5.4.2. Синтез нейро-нечеткой сети в среде MATLAB
§ 5.5. Задание для лабораторной работы
§ 5.6. Структура отчета
Приложение. Список функций Neural Network
Toolbox
Список литературы
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный пр.» (авторы: Романов Петр Сергеевич, Романова Ирина Петровна), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!