Введение
Глава 1. Исследование существующих моделей НС 1 3
1.1. Обзор основных подходов к моделированию НС 13
1.2. Исследование основных параметров НС 17
1.3. Однонаправленные многослойные НС 20
1.4. Исследование градиентных алгоритмов обучения однонаправленных и полносвязных НС 25
1.5. Анализ коэффициентов обучения 36
1.6. Исследование эвристических методов обучения НС 40
1.7. Сравнение эффективности алгоритмов обучения 48
1.8. Выводы 50
Глава 2. Многослойная однонаправленная НС 51
2.1. Основные типы задач, решаемые многослойными однонаправленными НС 51
2.2. Многослойная однонаправленная НС с линейной активационной функцией 54
2.3. Многослойная однонаправленная НС с нелинейными активационными функциями 62
2.4. Алгоритм обучения НС по методу обратного распространения ошибки и возможность его оптимизации 74
2.5. Выводы 83
Глава 3. Разработка программного комплекса для тестирования эффективности методов формирования и обучения однонаправленных НС . 84
3.1. Описание структуры программного комплекса 84
3.2. Классы обработки данных 86
3.3. Класс формирования и обучения НС 103
3.4. Классы управления процессом обучения НС 106
3.5. Выводы 120
Глава 4. Результаты экспериментальной части исследования 121
4.1. Основа экспериментальной работы 121
4.2. Проведение экспериментальной части исследования для задач прогнозирования 124
4.3. Проведение экспериментальной части исследования для задач распознавания 142
4.4. Вопрос практического применения разработанного программного комплекса 154
4.5. Выводы 159
Заключение 162
Список литературы 164
