Система проектування моделей нейронних мереж на основі генетичних алгоритмів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОстапченко, Костянтин Борисович
dc.contributor.authorПаєвський, Дмитро Вікторович
dc.date.accessioned2025-03-12T10:26:38Z
dc.date.available2025-03-12T10:26:38Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми зумовлена необхідністю підвищення ефективності та точності проектування моделей нейронних мереж. Це дозволить не лише спростити процес створення та налаштування моделей, а й забезпечити їхню адаптацію до змінних умов, що особливо важливо для задач, пов'язаних із прогнозуванням та аналізом великих обсягів даних. Мета дослідження – підвищення ефективності та точності моделей нейронних мереж за рахунок застосування генетичних алгоритмів у процесі створення і навчання моделей розв’язанням прикладних задач. Основними задачами є: розробка архітектури системи проектування моделей нейронних мереж, розробка математичної моделі пошуку параметрів моделі генетичним алгоритмом, оцінку впливу параметрів мутацій генетичного алгоритму, експериментальні дослідження та аналіз результатів. Об'єкт дослідження – процес створення архітектур нейронних мереж із використанням генетичних алгоритмів, що породжує проблемну ситуацію оптимізації параметрів моделей для досягнення високої продуктивності і точності. Предмет дослідження – інтеграція методів генетичного пошуку у процеси налаштування і навчання моделей нейронних мереж задля визначення оптимальних параметрів моделей, що впливають на ефективність і точність їх функціонування. Методи дослідження: математичне моделювання, експериментальне налаштування параметрів мутації, аналіз продуктивності моделей.
dc.description.abstractotherThe explanatory note consists of five sections, contains 36 tables, 8 applications and 23 sources - a total of 145 pages. The object of study: the process of creating neural network architectures using genetic algorithms, which gives rise to the problem of optimizing model parameters to achieve high performance and accuracy. The aim of Master`s thesis: improve the efficiency and accuracy of neural network models by applying genetic algorithms in the process of creating and training models to solve applied problems. The first section analyzed the use of genetic algorithms in the design of neural network models. The second section developed the architecture of a system for designing neural network models based on genetic algorithms. In the third section, we mathematically modeled the search for a neural network model. The fourth section was devoted to the software implementation and experimental study of the system. The fifth section deals with the development of a startup project and economic feasibility.
dc.format.extent129 с.
dc.identifier.citationПаєвський, Д. В. Система проектування моделей нейронних мереж на основі генетичних алгоритмів : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Паєвський Дмитро Вікторович. – Київ, 2024. – 129 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72876
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectгенетичний алгоритм
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectмутація
dc.subjectоптимізація
dc.subjectархітектура
dc.subjectавтоматизація
dc.subjectмікросервіс
dc.subjectпроєктування
dc.subjectсистема
dc.subject.udc004.89
dc.titleСистема проектування моделей нейронних мереж на основі генетичних алгоритмів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Payevskyi_magistr.pdf
Розмір:
1.43 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи