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 | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
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) |
Record key | ru\spstu\vkr\6573 |
Record create date | 7/10/2020 |
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 |
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.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 21
Last 30 days: 0