Прогнозування стану складного технічного об’єкта з допомогою нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛабжинський, Володимир Анатолійович
dc.contributor.authorЩур, Олександр Любимович
dc.date.accessioned2020-09-23T11:12:59Z
dc.date.available2020-09-23T11:12:59Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenThesis is devoted to the development of a system for predicting the state of a complex technical object using a neural network. The paper presents a list of architecture and methods of learning neural networks. The algorithm and architecture of the program were developed. The system for predicting the state of a complex technical object based on the operation of a neural network has been implemented. The created system was tested, step-by-step operating instructions were provided.uk
dc.description.abstractruДипломная работа посвящена разработке системы прогнозирования состояния сложного технического объекта с помощью нейронной сети. В работе приведен перечень архитектур и методов обучения нейронных сетей. Разработаны алгоритм и архитектура программы. Реализована система для прогнозирования состояния сложного технического объекта на основе работы нейронной сети. Проведено тестирование созданной системы, предоставлена пошаговая инструкция по эксплуатации.uk
dc.description.abstractukДипломна робота присвячена розробці системи прогнозування стану складного технічного об’єкта з допомогою нейронної мережі. У роботі наведено перелік архітектур та методів навчання нейронних мереж. Розроблено алгоритм та архітектуру програми. Реалізовано систему для прогнозування стану складного технічного об’єкта на основі роботи нейронної мережі. Проведено тестування створеної системи, надана покрокова інструкція з експлуатації.uk
dc.format.page71 с.uk
dc.identifier.citationЩур, О. Л. Прогнозування стану складного технічного об’єкта з допомогою нейронної мережі : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології / Щур Олександр Любимович. – Київ, 2020. – 71 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36379
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectсинапсuk
dc.subjectкритерій Акаікеuk
dc.subjectградієнтний спускuk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subjectAkaike critetionuk
dc.subjectneuronuk
dc.subjectsynapseuk
dc.subjectactivation functionuk
dc.subjectbackpropagation error methoduk
dc.subjectgradient descentuk
dc.titleПрогнозування стану складного технічного об’єкта з допомогою нейронної мережіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shchur_bakalavr.pdf
Розмір:
1.59 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (АПЕПС)
Бакалаврські роботи