Details

Title: Применение метода роя частиц и его модификаций в нейронных сетях: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Ларионов Вячеслав Сергеевич
Scientific adviser: Черноруцкий Игорь Георгиевич
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: оптимизация; методы оптимизации; нейронные сети; метод обратного распространения ошибки; метод роя частиц; комплексное обучение метод роя частиц; улучшенное комплексное обучение метода роя частиц; optimization; optimization methods; neural networks; backpropagation; particle swarm optimization; comprehensive learning particle swarm optimization; improved comprehensive learning particle swarm optimization
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1393
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

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

Annotation

В данной работе рассмотрена возможность применения метода роя частиц и его возможных модификаций в нейронных сетях в качестве метода обучения в задачах классификации. Проведено сравнение результатов работы созданных нейронных сетей с результатом работы нейронной сети, использующей стандартный алгоритм для обучения – метод обратного распространения ошибки. В результате выполненной работы сделан вывод о возможном использовании данных методов на практике с учетом времени, затрачиваемого на их выполнение.

In this paper, we consider the possibility of using particle swarm method and its possible modifications in neural networks as a training method in classification problems. The results of the work of created neural networks compare with a result of neural network using standard algorithm for training — backpropagation. As a result of the work done, a conclusion is drawn about the possibility of using these methods, considering the time spent on their implementation.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics