Штучна нейронна система з використанням генетичних алгоритмів для її тренування
No Thumbnail Available
Date
2020-01-04
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Національний авіаційний університет
Abstract
Метa pоботи – покращення способів розробки та тренування нейронних мереж для подальшого їх використання у якості штучного інтелекту.Одними з найважливіших областей досліджень і розробок сучасної кібернетики є області машинного навчання та штучного інтелекту, які широко використовуються для вирішення досить великого спектру задач: від прогнозування і класифікації образів до більш складних таких як системи прийняття рішень.
В дипломному проекті досліджується використання звичайних багатошарових нейронних мереж в контексті їх навчання за допомогою генетичних алгоритмів для моделювання поведінки мікроорганізмів в замкнутому середовищі. Такі задачі досить важко вирішувати за допомогою звичайних “не гнучких” алгоритмів, так як вони можуть потребувати коригування параметрів, а бо навіть повної заміни алгоритму в залежності від параметрів моделюмого середовища і тому дана робота ставить за ціль розробити евристичний нейроеволюційний алгоритм для вирішення даного класу проблем моделювання.
Description
Робота публікується згідно наказу ректора від 21.01.2020 р. №008/од "Про перевірку кваліфікаційних робіт на академічний плагіат 2019-2020р.р. навчальному році". Керівник проекту: професор Зіатдінов Юрій Кашафович.
Keywords
генетичні алгоритми, нейронні мережі, навчання нейронних мереж, штучний інтелект