Добровська, Людмила МиколаївнаСітченко, Олексій Євгенович2019-08-302019-08-302019-06Сітченко, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/29029Структура 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.ukпрограмне забезпеченняштучна нейронна мережагенетичний алгоритмоптимізаціякоефіцієнти вагигібридна модельдвошаровий персептронsoftwareartificial neural networkgenetic algorithmoptimizationweight coefficientshybrid modeltwo-layer perceptronBachelor Thesis84 с.