Розробка програмного забезпечення класифікації даних з використанням двошарового персептрону та оптимізованої ваги на основі генетичного алгоритму

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДобровська, Людмила Миколаївна
dc.contributor.authorСітченко, Олексій Євгенович
dc.date.accessioned2019-08-30T17:11:51Z
dc.date.available2019-08-30T17:11:51Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenStructure and scope of work: An explanatory note consists of an introduction, seven sections, general conclusions and list of used literature from 45 sources. The total volume of the thesis is: 83 pages, illustrations - 28, tables - 23. The purpose of this thesis was the software implementation of the hybrid neural network of classification, which is studying by optimizing weight factors based on the genetic algorithm. To develop this software, the C ++ programming language, a cross-platform Qt software development tool, and QCustomPlot libraries were used. As a result, an algorithm was developed for optimizing the weight of the neural network based on the genetic algorithm, based on which the software was developed.uk
dc.description.abstractukСтруктура 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.uk
dc.format.page84 с.uk
dc.identifier.citationСітченко, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29029
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрограмне забезпеченняuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectгенетичний алгоритмuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectкоефіцієнти вагиuk
dc.subjectгібридна модельuk
dc.subjectдвошаровий персептронuk
dc.subjectsoftwareuk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subjectgenetic algorithmuk
dc.subjectoptimizationuk
dc.subjectweight coefficientsuk
dc.subjecthybrid modeluk
dc.subjecttwo-layer perceptronuk
dc.titleРозробка програмного забезпечення класифікації даних з використанням двошарового персептрону та оптимізованої ваги на основі генетичного алгоритмуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Sitchenko_bakalavr.docx
Розмір:
915.85 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (БМК)
Бакалаврські роботи