Тема: Учет труда и расчетов по его плате. Учебная работа № 374952

Учебная работа № 374952. Тема: Учет труда и расчетов по его плате

Выдержка из подобной работы

…….

Услoвия тpуда и мoтивация

….. автономного
адаптивного управления.

1.4.  Основные понятия и обозначения.

1.5.  Алгебра образов.

2.  
Моделирование среды.

3.  
Аппарат ФРО.

3.1.  Биологический
нейрон.

3.2.  Формальная модель нейрона.

3.3.  Задача построения ФРО.

3.4.  
Распознавание пространственно-временных образов.

4.  
База знаний.

5.  
Система построения и
исследования нейронных сетей (СПИНС).

5.1.  Актуальность системы.

5.2.  Общая коцепция системы.

5.3.  Конструкторы сетей. Библиотеки шаблонов.

5.4.  
Организация вычислений в сети.

5.5.  
Анализаторы работы сети.

5.6.  
Реализация блока оценки состояния.

5.7.  
Реализация модели среды.

5.8.  
Пример работы программы.

5.9.  
Перспективы развития системы.

·  
Заключение.

·  
Благодарности.

·  
Литература.

Сокращения и обозначения.

Принятые сокращения

ААУ – автономное адаптивное управление

БД – блок датчиков

БЗ – база знаний

БОС —  блок оценки состояния

БПР – блок принятия решений

ГИП – графический интерфейс пользователя (GUI)

ИО – исполнительный орган

НРС – недетерминированный автомат Рабина-Скотта

НС – нейронная сеть

МНРС – модифицированный недетерминированный автомат
Рабина-Скотта

ОУ – объект управления

ПВО – пространственнно-временной образ

СВ — случайная величина

СПИНС – система построения и исследования нейронных сетей

УС – управляющая система

ФР – функция распределения

ФРО – аппарат формирования и распознавания образов

Принятые обозначения

— множество неотрицательных
целых чисел

— граф со множеством вершин V и множеством ребер N

 — ребро,
направленное из вершины i в
вершину j

— взаимнооднозначное
отображение множества X на множество Y

 — множество конечных
подмножеств множества X

R[a,b]
– множество вещественных чисел на [a,b]

BN — пространство двоичных векторов размерности N

 — пустое слово из
множества входных слов КА

0 – ложь в выражении трехзначной логики

1 – истина в выражении трехзначной логики

 — неопределенность в
выражении трехзначной логики

 —  есть
подвектор (совокупность выбранных компонент) вектора

 — класс Y является потомком класса
X

1.  
Введение.

1.1. Введение и задачи работы.

При
современном уровне развития техники, когда даже бытовая техника оснащается
микропроцессорными устройствами, возникла потребность в интеллектуальных
адаптивных системах управления, способных приспосабливаться к очень широкому
диапазону внешних условий. Более того, возникла потребность в универсальной
технологии создания таких систем. Научный опыт человечества свидетельствует о
том, что в природе можно найти великое множество ценных идей для науки и
техники. Человеческий мозг является самым удивительным и загадочным созданием
природы. Способность живых организмов, наделенных высшей нервной системой,
приспосабливаться к окружающей среде может служить призывом к подражанию
природе или имитации при создании технических систем.

Среди
имитационных подходов выделяется класс нейросетевых методов. Нейронные сети
(НС) нашли широкое применение в областях искуственного интеллекта, в основном
связанных с распознаванием образов и с теорией управления. Одним из основных
принципов нейросетевого подхода является принцип коннективизма. Суть его
выражается в том, что рассматриваются очень простые однотипные объекты,
соединенные в большую и сложную сеть. Таким образом, НС является в первую
очередь графом, с которым можно связать совокупность образов,
представленных как численные значения, ассоциированные с вершинами графа, алгоритм
для преобразования этих численных значений посредством передачи данных между
соседними вершинами и простых операций над ними. Современный уровень развития
микроэлектроники позволяет создавать нейрочипы, состоящие из очень большого
числа просты…