Details
| Title | Генеративно-состязательные сети: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.03.01_04 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем |
|---|---|
| Creators | Кузнецов Эрик Игоревич |
| Scientific adviser | Тышкевич Антон Игоревич |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | нейронная сеть ; линейное программирование со случайными интервальными параметрами ; устойчивость ; выпуклое конусное программирование второго порядка ; реализация в среде MATLAB |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 09.03.01 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Links | Отзыв руководителя |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-1370 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\54587 |
| Record create date | 10/25/2018 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Объектом исследования в данной работе является класс задач линейного программирования со случайными интервальными параметрами. Цель работы: разработка и реализация нейронной сети, решающей класс задач линейного программирования со случайными интервальными параметрами. При выполнении данной работы были решены следующие задачи: 1. Поиск метода удовлетворительного решения задачи линейного программирования со случайными интервальными параметрами. 2. Использование схемы нейронной сети для решения задачи, эквивалентной задаче линейного программирования 3. На основе теории устойчивости Ляпунова и принципа инвариантности LaSalle строго доказана асимптотическая устойчивость предлагаемой сети. 4. Реализация в среде MATLAB с использованием CVXsdpt3 solver. Структура предлагаемой сети является надежной и эффективной. Было показано несколько численных примеров, показывающих эффективность метода.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- Оглавление
- Список иллюстраций
- Определения и сокращения
- Введение
- Актуальность работы
- Краткое содержание работы
- Постановка и определение задач
- 1 Алгоритмы
- 1.1 Принцип работы GAN
- 1.2 Domain Shift
- 1.3 DCGAN
- 1.4 Adversarial Autoencoders
- 2 Анализ предметной области
- 2.1 Генерация шрифтов
- 2.2 «Рисование» объекта по словесному или графическому описанию
- 2.2.1 Увеличение разрешения без потери качества
- 2.3 Преобразование объекта в объект другого домена
- 3 Разработка приложения
- 3.1 Начальные условия
- 3.2 Создание модели
- 3.3 Обучение
- 4 Заключение
- Список литературы
Access count: 190
Last 30 days: 0
