Тема: Учет труда и заработной платы. Учебная работа № 383937

Учебная работа № 383937. Тема: Учет труда и заработной платы

Выдержка из подобной работы

…….

Услoвия тpуда и мoтивация

…..ого 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 п…