Готовая дипломная работа
на тему:«Классификация сейсмических сигналов на основе нейросетевых технологий.»
Цена: 1,000 руб.
Номер: V2805
Предмет: Автоматическое управление
Год: 2000
Тип: дипломы
Отзывы
После новогодних праздников буду снова Вам писать, заказывать дипломную работу.
Буду еще к Вам обращаться!!
СПАСИБО!!!
Спасибо, что ВЫ есть!!!
Применение аппарата нейронных сетей для решения различных задач науки и техники обусловлено огромными потенциальными возможностями, этих технологий. Существуют задачи, решение которых просто невозможно аналитическими методами, а нейросети успешно с ними справляются. Даже в том случае, если можно найти решение при помощи уже изученных алгоритмов, нейронные сети порой позволяют сделать то же самое быстрее и более эффективно.
В данном дипломе рассматривается задача, возникающая при сейсмическом мониторинге, –классификация сейсмических сигналов по типу источника, т.е. определение по записанной сейсмограмме землетрясений или взрывов. Несмотря на то, что для ее решения, в настоящее время успешно применяются методы статистического анализа, продолжается поиск более эффективных алгоритмов, которые бы позволили проводить классификацию точнее и с меньшими затратами. В качестве таких методов предлагается использовать аппарат нейронных сетей.
Основная цель дипломной работы – исследовать возможность применения нейронных сетей для идентификации типа сейсмического сигнала, выяснить, насколько данное решение будет эффективным в сравнении с уже используемыми методами.
Первая глава посвящена описанию основных положений теории нейронных сетей, а также областям науки и техники, в которых эти технологии нашли широкое применение.
Последующие два раздела предназначены формализовать на математическом уровне задачу классификации сейсмических сигналов и способе ее решения на основе статистических методов.
Обзор различных архитектур нейронных сетей, предназначенных для решения задачи классификации, их основные положения, достоинства и недостатки, а также методы предварительной подготовки данных приведены в разделах 4 и 5.
В шестой разделе говорится непосредственно о нейросетевом решении рассматриваемой задачи, построенном на основе известной, и часто используемой парадигмы – многослойного персептрона, детально обсуждаются основные алгоритмы обучения, выбора начальных весовых коэффициентов и методы оценки эффективности выбранной модели нейронной сети.
В разделе “Программная реализация ” описывается специально разработанная программа, реализующая основные идеи нейросетевого программирования и адаптированная для решения поставленной задачи. Также в этом разделе представлены результаты экспериментов по обработке сейсмических сигналов, проведенных на базе созданной программы.
И в заключении изложены основные выводы и рекомендации по направлению дальнейших исследований в применении нейронных сетей для решения задачи классификации сейсмических сигналов.
Похожие работы:
ВВЕДЕНИЕ Актуальность изучения данной проблемы обусловлена тем, что в современном мире тема информационных ...
Разработка креативных рекламных технологий, использующих подсознательное восприятие видеосигналов. ➨
Сегодня рекламная деятельность в России переживает качественно новую стадию. В настоящее время развитие экономики ...
Модернизация управления на основе информационных технологий на примере Сбербанка Росиии ➨
В современном мире для эффективного функционирования крупного финансового учреждения необходима качественная ...
Введение
Многие отечественные предприятия торговли уже осознали все преимущества комплексной автоматизации ...