Методи маршрутизації на прикладі таблиці маршрутів - Курсовая работа

бесплатно 0
4.5 95
Розробка системи підтримки прийняття рішень для проектування комп’ютерної мережі. Матричний алгоритм пошуку найменших шляхів. Програма роботи алгоритму в MS Excel. Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Excel.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:




Аннотация к работе
ЗМІСТ ВСТУП 1. РОЗРОБКА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ (СППР) ДЛЯ ПРОЕКТУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ 1.1 Нечітка логіка 1.2 Розробка нечіткої експертної системи, що діє на основі алгоритму Мамдані для 2-х умов 1.3 Вибір маршрутизатора і опис його характеристик 2. РОЗРАХУНОК ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТУ 2.1 Матричний алгоритм пошуку найменших шляхів 2.2 Програма роботи алгоритму в Microsoft Excel 3 РОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖНОГО АЛГОРИТМУ 3.1 Основні характеристики штучних нейронних мереж 3.2 Методи навчання штучних нейронних мереж 3.3 Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Microsoft Excel ВИСНОВКИ СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ВСТУП Найважливіша особливість нейронної мережі, яка свідчить про її широкі можливості і величезний потенціал, полягає в паралельній обробці інформації всіма ланками. Крім того, при великому числі міжнейронних з’єднань мережа набуває стійкість до помилок, що виникають на деяких лініях. Натренована на обмеженій множині даних мережа здатна узагальнювати отриману інформацію і показувати хороші результати на даних, що не використовувалися в процесі навчання. Їх можна розділити на алгоритми пошуку множини шляхів і алгоритми пошуку найкоротших шляхів, а вони в свою чергу діляться на матричні і мережеві алгоритми. Подальше підвищення продуктивності комп’ютерів все великою мірою пов’язують з ШНМ, зокрема, з Нейрокомп’ютерами (НК), основу яких складає штучна нейронна мережа. РОЗРОБКА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ (СППР) ДЛЯ ПРОЕКТУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ Система підтримки прийняття рішень (СППР) (англ. Розрізняють три види інтелектуальних АС: 1) інтелектуальні інформаційно-пошукові системи (системи типу «запитання - відповідь»), які в процесі діалогу забезпечують взаємодію кінцевих користувачів - непрограмістів з базами даних та знань професійними мовами користувачів, близьких до природних; 2) розрахунково-логічні системи, які дають змогу кінцевим користувачам, що не є програмістами та спеціалістами в галузі прикладної математики, розв’язувати в режимі діалогу з ЕОМ свої задачі з використанням складаних методів і відповідних прикладних програм; 3) експертні системи, які дають змогу провадити ефективну комп’ютеризацію областей, у яких знання можуть бути подані в експертній описовій формі, але використання математичних моделей затруджене або неможливе.

Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?