Определение нейронных сетей методом Давидона-Флетчера-Пауэлла. Расчет с индивидуальными данными начальной точки для негладких функций. Кластеризация данных на основе графовых моделей и статистических методов с индивидуальным заданием точек наблюдения.
Для построения адаптивной системы оперативной обработки информации выделим два важнейших вопроса: • какую информацию нужно извлечь из данных, чтобы алгоритм обработки данных (для выбранного критерия качества обработки) стал оптимальным; Первоначальная оценка параметров этой модели основана на накопленном статистическом материале, может быть, даже с выделением существенных факторов, но по мере поступления новых данных, получаемых на каждом шаге времени, должны происходить дальнейшая корректировка параметров модели, их адаптация к новым нерегулярно изменяющимся условиям функционирования системы. Определение оптимального управления сводится к поиску такого набора численных значений переменных, при котором функция Ф достигает экстремального значения. Для такой точки можно подсчитать значения функции . выделим из совокупности точек n-мерного пространства те точки, которым соответствуют равные значения функции , где Ф0 - некоторое численное значение. В n-мерном пространстве градиент направлен перпендикулярно (нормально) к поверхности равного уровня в точке и указывает направление наискорейшего возрастания функции.При выполнении контрольной работы мы научились излагать обучение нейронных сетей методом Давидона-Флетчера-Пауэлла; для негладких функций производить расчет с индивидуальными данными начальной точки.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
