По выполнению дипломных работ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

Контрольные вопросы

1 Что такое нейронная сеть и каковы ее основные свойства?

2 Какова структура нейрона?

3 Какие функции активации могут быть использованы в нейронных сетях?

4 Какие требования предъявляются к функциям активации?

5 Какие функции выполняет входной слой в многослойной сети?

6 Можно ли обучить нейронную сеть без скрытого слоя?

7 В чем заключается обучение нейронных сетей?

8 Почему один из алгоритмов обучения получил название «алгоритм обратного распространения»?

9 Чем отличается обучение с учителем от обучения без учителя?

10 Почему входные и выходные сигналы нейронной сети должны быть нормированы, т.е. приведены к диапазону [0,1]?

Список литературы

1 Fogelman Soulie F. Neural networks, state of the art, neural computing. -London: IBC Technical Services, 1991.

2 Горбань А. Нейроинформатика и ее приложения // Открытые системы. -1998. -№ 4 – 5. -С. 36 - 41.

3 Роберт Хехт-Нильсен. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы // Открытые системы. -1998. -№ 4-5. -С. 23 - 28.

4 Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. -М.: Мир, 1965.

5 Гордиенко Е.К., Лукьяница А.А. Искусственные нейронные сети. I Основные определения и модели// Изв. РАН. Техническая кибернетика. -1994. -№ 5. -С. 79 - 92.

6 Короткий С.Г. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. -BYTE/Россия. -2000. -№ 5. -С. 26-29.

7 Свешников С.В., Шквар А.М. Нейротехнические системы обработки информации. -Киев: Наукова думка, 1983. -222 с.

8 Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: учеб. пособие. / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, С.С. Валеев и др.; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1997. -92 с.

9 Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы: учеб. пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. -Уфа, 1999. -129 с.

10 Короткий С.Г. Нейронные сети: основные положения // BYTE/Россия. -2000. -№ 5. -С. 18-21.

11 Интеллектуальные системы обработки информации на основе нейросетевых технологий: учеб. пособие. / Ю.И. Зозуля, Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. –Уфа. -2000. -138 с.

Содержание

С.

1 Цель работы 1

2 Краткие теоретические сведения 1

2.1 Свойства и назначение нейронных сетей 1

2.2. Принцип функционирования нейронных сетей 2

2.3. Методы обучения нейронных сетей 5

2.4. Правило обратного распространения 7

3. Экспериментальная часть 9

3.1. Порядок выполнения работы 9

3.2 Порядок работы с Neural Network Wizard 12

3.3 Порядок работы с пакетом STATISTICA Neural Networks 15

4 Контрольные вопросы 20

Список литературы 21

студентами специальности 080502 «Экономика и управление

на предприятии (машиностроения)»

Учебно-методические материалы

Рекомендовано методической комиссией экономического факультета для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 080502 "Экономика и управление на предприятии".

Нижний Новгород

УДК 658.562

ББК 99 (2Рос) – 80я73

Е 91

Е 91 Ефимычев Ю.И., Трофимов О.В., Стрелкова Л.В., Макушева Ю.А., Ефимычев А.Ю. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ ДИПЛОМНЫХ РАБОТ. – Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета, 2011. – 16 с.

Методические указания по выполнению дипломных работ предназначены для студентов экономического факультета. В них определены: цели и задачи дипломной работы, порядок выбора темы, научного руководителя и консультанта, структура и содержание разделов дипломной работы и требования к ее оформлению.

Составители: Ю.И. Ефимычев - докт.эк.наук, зав.каф. ОиППП,

О.В. Трофимов - канд.эк.наук, доц.каф. ОиППП,

Л.В. Стрелкова - докт.эк.наук, проф.каф. ОиППП,

Ю.А. Макушева — канд.эк.наук, доц.каф. ОиППП

А.Ю. Ефимычев — канд.эк.наук, доц.каф. ЭНХ

Рецензент: д.э.н., профессор Яшин С.Н.

УДК 658.562

ББК 99 (2Рос) – 80я73

Дата добавления: 2015-06-04