Реферат: Реализация искусственной нейронной сети - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Реализация искусственной нейронной сети

Банк рефератов / Компьютерные сети

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 241 kb, скачать бесплатно
Обойти Антиплагиат
Повысьте уникальность файла до 80-100% здесь.
Промокод referatbank - cкидка 20%!

Узнайте стоимость написания уникальной работы




Программная реализация искусственной нейронной сети для разделения хроматографических пиков.


1 Необходимость

Одной из актуальных проблем в хроматографии является выделение пиков из их суперпозиции для более точного расчёта площади каждого из них.

Существует множество статистических методов решения этой задачи (метод наименьших квадратов, метод главных компонент и т. д.). Но в настоящее время наиболее интересен подход с использованием в этой области искусственных нейронных сетей (ИНС).

Искусственные нейронные сети перестают быть экзотикой. В последние годы разработки в этой области представляют большой интерес не только для учёного света, но и для практичных людей. Областей их применения множество. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения.

При решении задачи выделения хроматографических пиков из их суперпозиции искусственные нейронные сети дают более точные результаты, чем методы статистики. Выделение производится путём прогнозирования фронта пика, скрытого из-за суперпозиции с соседним, на основании открытой части пика.

Целью данной работы является программная реализация искусственной нейросети, которая обеспечит разделение пиков на хроматограмме.


2 Теоретическое обоснование

Поскольку искусственные нейронные сети позволяют аппроксимировать функции, прогнозировать – их можно прекрасно использовать для решения настоящей проблемы: разделение хроматографических пиков (см. приложение А).

Хроматографические пики могут быть как симметричными так и не симметричными и являются искажёнными Гауссовыми функционалами. И если пик описывается некоторой функцией от времени f(t), то на хроматограф поступает суперпозиция пиков, поэтому функция от времени отображаемая на его экране есть как сумма функций всех пиков:

Поэтому образы пиков, которые присутствуют на хроматограмме, могут быть сильно искажены, из-за наложений, а в некоторых случаях скрыты другими.

Открытые части не сильно искажённых пиков позволяют спрогнозировать скрытую, и посчитать площадь под пиком.

Метод прогнозирования заключается в следующем:

1.)На входы нейронной сети поступают отчёты, причём желательно нормированные:

-среднее значение выборки временных значений примеров-входов,

-их исправленная дисперсия.

2.)На выходы нейронной сети подаются соответствующие значения функции описывающей пик. Их необходимо преобразовать, чтобы они не превосходили 1, для чего нужно делить на максимум выборки.

3.)После обучения сети до не обходимого уровня ошибки необходимо подать на вход значение времени, при котором требуется узнать значение функции. Полученное значение при прямом функционировании и есть прогнозируемая точка. Она же будет добавлена в обучающую выборку. И снова провести выше описанные действия. Прогнозирование производится до тех пор, пока это необходимо.

Целесообразно параллельно проводить прогнозирование смежного пика. Прогнозируемая точка смежного фронта соседнего пика может быть получена следующим способом:

1.) Подать параллельной сети примеры соседнего пика.

2.) Подать на дополнительный вход разность между значением суперпозиции в этой точке и полученным значением в этой точке у соседнего пика.


4 Методика обучения нейросети

Метод обучения нейросети на основании алгоритма обратного распространения представляет собой - распространение сигналов ошибки от выходов нейросети к ее входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы.

Ниже представлен методика обучения НС с помощью процедуры обратного распространения строится так:

1. Подать на входы сети один из возможных образов и в режиме обычного функционирования НС, когда сигналы распространяются от входов к выходам, рассчитать значения последних. Ниже представлена формула расчёта взвешенной суммы весов:

(1)

где M – число нейронов в слое n-1 с учетом нейрона с постоянным выходным состоянием +1, задающего смещение; yi(n-1)=xij(n) – i-ый вход нейрона j слоя n.

yj(n) = f(sj(n)), где – сигмоид (2)

yq(0)=Iq,

где Iq – q-ая компонента вектора входного образа.


2. Рассчитать (N) для выходного слоя по формуле:

(3)

Рассчитать изменения весов w( N) слоя N по формуле:

(4)

3. Рассчитать для всех остальных слоев, n=N-1,...1

1)( n) по формуле:

(5)

2) w( n) по формуле(15)

4. Скорректировать все веса в НС

(6)

5. Если ошибка сети существенна, перейти на шаг 1. В противном случае конец.


6 Заключение

В ходе настоящей работы была разработана и реализована программно искусственная нейронная сеть. Программа написана в среде Borland Delphi 3. Она представляет собой гибкую систему, в которой задаётся количество скрытых слоёв и количество нейронов в каждом из них. Количество входов и выходов одинаково и равно единице. Над программой был проведён длительный эксперимент, который продолжался около 10-ти часов. За это время нейронная сеть, реализованная в ней, обучалась по переднему фронту пика(см. приложение Г). Нейронная сеть состояла из 4-х слоёв по 50 нейронов, и выходного слоя с одним нейроном. Сеть обучилась до уровня ошибки – 0,0016, за число итераций – 95649.


Приложение А

Пример суперпозиции пиков и их истинностных фронтов

Приложение Г

Результаты обучения

Рис. 1. Результат работы программы


Рис. 2. График зависимости ошибки обучения от номера итерации

1Авиация и космонавтика
2Архитектура и строительство
3Астрономия
 
4Безопасность жизнедеятельности
5Биология
 
6Военная кафедра, гражданская оборона
 
7География, экономическая география
8Геология и геодезия
9Государственное регулирование и налоги
 
10Естествознание
 
11Журналистика
 
12Законодательство и право
13Адвокатура
14Административное право
15Арбитражное процессуальное право
16Банковское право
17Государство и право
18Гражданское право и процесс
19Жилищное право
20Законодательство зарубежных стран
21Земельное право
22Конституционное право
23Конституционное право зарубежных стран
24Международное право
25Муниципальное право
26Налоговое право
27Римское право
28Семейное право
29Таможенное право
30Трудовое право
31Уголовное право и процесс
32Финансовое право
33Хозяйственное право
34Экологическое право
35Юриспруденция
36Иностранные языки
37Информатика, информационные технологии
38Базы данных
39Компьютерные сети
40Программирование
41Искусство и культура
42Краеведение
43Культурология
44Музыка
45История
46Биографии
47Историческая личность
 
48Литература
 
49Маркетинг и реклама
50Математика
51Медицина и здоровье
52Менеджмент
53Антикризисное управление
54Делопроизводство и документооборот
55Логистика
 
56Педагогика
57Политология
58Правоохранительные органы
59Криминалистика и криминология
60Прочее
61Психология
62Юридическая психология
 
63Радиоэлектроника
64Религия
 
65Сельское хозяйство и землепользование
66Социология
67Страхование
 
68Технологии
69Материаловедение
70Машиностроение
71Металлургия
72Транспорт
73Туризм
 
74Физика
75Физкультура и спорт
76Философия
 
77Химия
 
78Экология, охрана природы
79Экономика и финансы
80Анализ хозяйственной деятельности
81Банковское дело и кредитование
82Биржевое дело
83Бухгалтерский учет и аудит
84История экономических учений
85Международные отношения
86Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
87Финансы
88Ценные бумаги и фондовый рынок
89Экономика предприятия
90Экономико-математическое моделирование
91Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Студент засиделся у однокурсницы допоздна и попросил остаться у неё переночевать. Она говорит:
- Хорошо, но у меня только одна кровать.
- Не беда, мы вдоль кровати протянем верёвочку и не будем через неё перелезать. Одна половина твоя, другая - моя.
На том и порешили.
На следующее утро идут на занятия в университет. Она злая - просто ужас! Проходят мимо роскошной клумбы с розами. Парень решил сделать ей приятное:
- Хочешь, я перелезу через забор и нарву тебе шикарный букет роз?
- Какой, к чёрту, забор!? Ты через верёвочку-то перелезть не можешь!..
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по компьютерным сетям "Реализация искусственной нейронной сети", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2017
Рейтинг@Mail.ru