SurSU Electronic Library

     
?

Details
Card Table RUSMARC

Борисюк, Александр Анатольевич. Автоматизированная система моделирования объёмных нейросетевых архитектур: бакалаврская работа: 09.03.01 Информатика и вычислительная техника / А. А. Борисюк; научный руководитель И. Н. Девицын; БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет", Политехнический институт, Кафедра автоматизированных систем обработки информации и управления. — Электронные текстовые данные (1 файл: 4 006 273 байт). — Сургут, 2021. — Коллекция: Выпускные квалификационные работы. — Заглавие с титульного экрана. — Режим доступа: Корпоративная сеть СурГУ или с любой точки подключения к Интернет по логину и паролю. — <URL:https://elib.surgu.ru/fulltext/vkr/2021/8805>. — Текст (визуальный): электронный

Record create date: 7/12/2021

Collections: Выпускные квалификационные работы

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Document access rights

Network User group Action
SL SurSU Local Network All Read
Internet Readers Read
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • РЕФЕРАТ
  • ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
    • 1.1. Понятие нейронной сети
    • 1.2. Биологический прототип
    • 1.3. Принцип работы трехмерной нейронной сети
  • 2. ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ АНАЛОГОВ
    • 2.1. Программный пакет для создания нейронных сетей – НэтМэйкер
    • 2.2. Штутгартский Симулятор Нейронных Сетей
    • 2.3. Программа Симбрейн
    • 2.4. Вывод по обзору аналогов
  • 3. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
  • 4. ВЫБОР СРЕДЫ И ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ
    • 4.1. Среда визуальной разработки
    • 4.2. Среда разработки системы
    • 4.3. Система управления базами данных
    • 4.4. Модуль для обучения нейронной сети
  • 5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ
    • 5.1. Функциональная модель системы
    • 5.2. Инфологическая модель предметной области
    • 5.3. Физическая модель базы данных
  • 6. СОСТАВ И СТРУКТУРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
  • 7. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
  • 8. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
  • 9. ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
  • 10. ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АС
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Код класса NeuralNetwork

Usage statistics

stat Access count: 4
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics