Детальная информация

Название 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»
Авторы Ларионов Вячеслав Сергеевич
Научный руководитель Черноруцкий Игорь Георгиевич
Другие авторы Локшина Екатерина Геннадиевна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2020
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика 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
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.04
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1393
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\6573
Дата создания записи 10.07.2020

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 23 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика