Розробка програмного забезпечення класифікації даних з використанням двошарового персептрону та оптимізованої ваги на основі генетичного алгоритму
Ескіз недоступний
Дата
2019-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Структура та обсяг роботи: пояснювальна записка складається із вступу, семи розділів, загальних висновків та списку використаної літератури із 45 джерел. Загальний обсяг дипломної роботи складає: 83 сторінки, ілюстрацій – 28, таблиць – 23.
Метою даної дипломної роботи було програмна реалізація гібридної нейронної мережі класифікації, що навчається шляхом оптимізації коефіцієнтів ваги на основі генетичного алгоритму.
Для розробки даного програмного забезпечення було використано мову програмування С++, крос-платформний інструментарій для розробки програмного забезпечення Qt, а також бібліотеки QCustomPlot.
У результаті було сформовано алгоритм для оптимізації ваг нейронної мережі на основі генетичного алгоритму, на базі якого було розроблено програмне забезпечення.
Опис
Ключові слова
програмне забезпечення, штучна нейронна мережа, генетичний алгоритм, оптимізація, коефіцієнти ваги, гібридна модель, двошаровий персептрон, software, artificial neural network, genetic algorithm, optimization, weight coefficients, hybrid model, two-layer perceptron
Бібліографічний опис
Сітченко, О. Є. Розробка програмного забезпечення класифікації даних з використанням двошарового персептрону та оптимізованої ваги на основі генетичного алгоритму : дипломна робота ... бакалавра : 6.050101 Комп’ютерні науки / Сітченко Олексій Євгенович. – Київ, 2019. – 84 с.