Лекции МБПС новые
Искусственные нейронные сети
Искусственные нейронные сети (далее по тексту – нейронные сети или НС) – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести техническими средствами свойства нервной системы человека. А именно: способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки, что должно позволить смоделировать, хотя и достаточно грубо, работу человеческого мозга.
Содержание
- Моделирование биологических процессов и систем Лекция 1. Введение в моделирование Основные понятия моделирования
- 1. Познание окружающего мира.
- 4. Эффективность управления объектом (или процессом).
- Классификация моделей
- Структурные модели
- Понятие адекватности модели
- Инструментальные средства моделирования
- Лекция 2. Модели, описываемые дифференциальными уравнениями Статические и динамические модели
- Простейшие модели, описываемые ду первого порядка: уравнения Мальтуса и Ферхюльста
- Стационарные состояния и устойчивость
- Переменные состояния и фазовые траектории
- Системы дифференциальных уравнений. Модель «хищник – жертва»
- Переход от дифференциального уравнения высокой степени к системе дифференциальных уравнений первой степени. Модель колебаний сердечной мышцы.
- Аналитическое и численное решения дифференциальных уравнений
- Тема 3. Стохастическое моделирование
- Параметры случайной величины
- Равномерное распределение
- Нормальное распределение
- Метод Монте-Карло
- Искусственные нейронные сети
- Биологический прототип
- Искусственный (математический) нейрон
- Нейронная сеть без обратных связей - персептрон
- Обучение нейронных сетей
- Нейронные сети с обратными связями
- Генетические алгоритмы оптимизации
- Операции с нечеткими множествами
- Нечеткое управление