Лабораторная работа №1 Задание №1 - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Лабораторная работа №1 2 Метод рассечения-разнесения данных 2 Задание... 4 474.03kb.
Лабораторная работа №1 2 Варианты заданий 2 Пример решения задачи... 9 489.4kb.
Лабораторная работа №1 Изучение возможностей сетевого анализатора. 5 429.73kb.
Лабораторная работа №1 Построение детерминированного синтаксического... 1 278.71kb.
Лабораторная работа №1 Установка и настройка сетевой карты. 1 58.29kb.
Лабораторная работа №1-1 по Информатике. Тема: Интернет Фамилия Класс... 1 30.26kb.
Лабораторная работа №1 по курсу "Информационная безопасность" Лабораторная... 1 118.53kb.
Лабораторная работа №1 Изучение внешних признаков древесины Лабораторная... 5 462.73kb.
Лабораторная работа №6 по курсу "Информационная безопасность" Лабораторная... 1 57.48kb.
Лабораторная работа № Введение в JavaScript 1 108.18kb.
Лабораторная работа № Особенности населения экономических районов... 1 87.07kb.
Задача Клонирование гена gfp в бактериальный экспрессионный вектор... 1 194.66kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Лабораторная работа №1 Задание №1 - страница №1/1

Задания для лабораторных работ

по курсу «Основы экспертных систем»


По курсу «Основы экспертных систем» студенты выполняют 1 лабораторную работу. Задание на лабораторную работу студент выбирает по согласованию с преподавателем. Лабораторная работа выполняется индивидуально.

Лабораторная работа №1

Задание №1


Цель работы. Целью данной лабораторной работы является демонстрация способности нейронной сети решать задачи классификации. Сеть необходимо обучить классификации по пяти классам по 10-20 числовым признакам.

Используемая модель:одномерная сеть Кохонена.

Порядок выполнения работы. Данная лабораторная работа выполняется в несколько этапов:

  1. Необходимо выбрать предметную область, отобрать не менее 10 числовых характеристик объектов и задать их диапазоны. Примеры типов предметных областей для классификации перечислены ниже.

  2. Сгенерировать обучающую выборку размерностью от 10 до 20 примеров для каждого класса. Предусмотреть нормализацию входных векторов (1 занятие).

  3. Написать программу, имитирующую работу нейронной сети Кохонена и провести обучение сети по алгоритму WTA.

  4. Провести обучение сети Кохонена по алгоритму Кохонена с прямоугольным соседством (2 занятие).

  5. Продемонстрировать работу сети Кохонена преподавателю.

  6. Исследовать эффективность алгоритмов обучения от значения коэффициента обучения.

  7. Исследовать зависимость погрешности классификации от алгоритма обучения.

  8. Исследовать зависимость погрешности классификации от объёма обучающей выборки.

  9. Составить отчёт, который должен содержать постановку задачи, обучающие выборки, результаты исследований по пунктам 6, 7, 8 (3 занятие).

Примерные предметные области:


  1. Классификация типов самолётов.

  2. Классификация типов автомобилей.

  3. Классификация типов компьютеров.

  4. Классификация заболеваний человека.

  5. Классификация растений.





Цифры не лгут, а цифрами — запросто. Максим Звонарев
ещё >>