Нейроны

Нейрон

17 Февраля 2013 в 07:06, реферат

Цель работы: изучить строение нейрона как анатомической единицы, его виды и функции.
Задачи работы:
Описать строение нейрона, его классификации и свойства.
Описать механизм передачи нервного импульса посредством синапса.

Нейронные сети

29 Сентября 2013 в 17:40, курсовая работа

В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях. Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений нейросетей. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. С помощью нейросетей можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов, создавать самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по тексту.

Нейронные сети

25 Февраля 2013 в 20:03, реферат

Нейронные сети Кохонена — класс нейронных сетей, основным элементом которых является слой Кохонена. Слой Кохонена состоит из адаптивных линейных сумматоров («линейных формальных нейронов»). Как правило, выходные сигналы слоя Кохонена обрабатываются по правилу «победитель забирает всё»: наибольший сигнал превращается в единичный, остальные обращаются в ноль.

Нейронные сети

18 Ноября 2011 в 07:39, реферат

В моменты принятия сложных решений человек старается «заглянуть в себя» и постичь, каким образом он справляется с трудными и порой не решаемыми формальной логикой задачами

Нейронные сети

25 Января 2015 в 21:47, реферат

Все важные понятия формулируются сначала обычным языком. Математические выкладки используются, если они делают изложение более ясным. В конце глав помещены сложные выводы и доказательства, а также приводятся ссылки на другие работы. Эти ссылки составляют обширную библиографию важнейших работ в областях, связанных с искусственными нейронными сетями

Нейронные сети

09 Декабря 2012 в 17:47, статья

Статья по дисциплине "Интеллектуальные Информационные системы"
Проблема создания компьютерных систем речевого общения в настоящий момент представляется довольно актуальной. Вместе с тем, она не слишком широко освещена в современной литературе. Причина этого заключается не столько в отсутствии интереса к теме, сколько в нежелании разработчиков делиться с другими своими профессиональными секретами. Это создает дополнительные трудности для тех, кто только начинает осваивать речевые технологии.
Прилагается список использованной литературы.

Нейронные сети

28 Февраля 2012 в 01:33, лекция

1. Исторический экскурс
2. Биологические основы
3. Искусственный нейрон
4. Активационные функции

Нейронные сети

25 Октября 2013 в 03:46, реферат

Нейронные сети это новая модель параллельных и распределенных вычислений, один из основных архитектурных принципов построения машин 6-го поколения. Общие принципы построения нейронных сетей были заложены в начале второй половины XX в. в работах таких ученых, как: Д. Хебб, М. Минский, Ф. Розенблат. В последние несколько лет наблюдается повышенный интерес к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях научных направлений. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления.

Нейронные сети

20 Октября 2012 в 14:22, доклад

Нейронные сети (NeuralNetworks) - это модели биологических нейронных сетей мозга, в которых нейроны имитируются относительно простыми, часто однотипными, элементами (искусственными нейронами).

Строение нейрона

14 Марта 2015 в 10:21, контрольная работа

Нервная система играет важнейшую роль в регуляции функций организма. Она обеспечивает согласованную работу клеток, тканей, органов и их систем. При этом организм функционирует как единое целое. Благодаря нервной системе осуществляется связь организма с внешней средой.
Деятельность нервной системы лежит в основе чувств, обучения, памяти, речи и мышления психический процессов, с помощью которых человек не только познает окружающую среду, но и может активно ее изменить.

Нейронные коды памяти

21 Марта 2013 в 06:22, контрольная работа

Наш психический мир многообразен и разносторонен. Благодаря высокому уровню развития нашей психики мы многое можем и многое умеем. В свою очередь, психическое развитие возможно потому, что мы сохраняем приобретенный опыт и знания. Все, что мы узнаем, каждое паше переживание, впечатление или движение оставляют в нашей памяти известный след, который может сохраняться достаточно длительное время и при соответствующих условиях проявляться вновь и становиться предметом сознания.

Биография царя Нейрона

13 Октября 2013 в 12:56, реферат

Нерон - римский император, сын Гнея Домиция Агенобарба и дочери Германика, Агриппины Младшей; сначала назывался Люций Домиций и получил свое позднейшее имя после усыновления императором Клавдием, который женился на его матери.
Нерон унаследовал властолюбие от матери, наклонность к жестокости - от отца, который однажды собственноручно убил вольноотпущенника за отказ напиться допьяна, нарочно задавил ребенка на улице и за противоречие выколол глаз всаднику.

Архитектура нейронных сетей

17 Декабря 2013 в 15:01, контрольная работа

Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем.[1] Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика же нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.

Искусственные нейронные сети

18 Декабря 2013 в 19:54, лекция

Термин «нейронные сети» сформировался к середине 50-х годов XX века. Основные результаты в этой области связаны с именами У. Маккалоха, Д Хебба, Ф. Розенблатта, М. Минского, Дж. Хопфилда. Приведем краткую историческую справку. 1943 г. У. Маккалох (W. McCulloch) и У. Питтс (W. Pitts) предложили модель нейрона и сформулировали основные положения теории функционирования головного мозга. 1949 г. Д. Хебб (D. Hebb) высказал идеи о характере соединений нейронов мозга и их взаимодействии (клеточные ансамбли, синаптическая пластичность). Впервые предложил правила обучения нейронной сети.

Искусственные нейронные сети

25 Мая 2014 в 14:33, реферат

Сегодня обсуждение нейронных сетей происходят везде. Перспектива их использования кажется довольно яркой, в свете решения нетрадиционных проблем и является ключом к целой технологии. На данное время большинство разработок нейронных мереж принципиально работающие, но могут существовать процессорные ограничения. Исследования направлены на программные и аппаратные реализации нейросетей. Компании работают над созданием трех типов нейрочипов: цифровых, аналоговых и оптических, которые обещают быть волной близкого будущего.

Основные положения нейронных сетей

18 Октября 2014 в 21:06, лекция

1) Биологические основы функционирования нейрона
2) Структура и свойства искуственного нейрона
3) Типы функций активации нейронов
4) Классификация и архитектура сетей
5) Прикладные возможности НС
6) Понятие об информации, знаниях, базах данных и базах знаний. Представление знаний в структуре НС
7) Искуственный интеллект и нейронные сети

Нейроны. Синапсы. Условные рефлексы

01 Декабря 2011 в 13:02, реферат

Наше тело - один большой часовой механизм. Он состоит из огромнейшего количества мелких частиц, которые расположены в серьезном порядке и любая из них выполняет определённые функции, и имеет свои неповторимые характеристики. Этот механизм - тело, состоит из клеток, соединяющих их тканей и систем: все это в целом представляет собой единую цепочку, сверхсистему организма. Величайшее множество клеточных частей не могли бы работать как единое целое, если бы в организме не существовал утонченный механизм регуляции.

Классификации и типы нейронных сетей

17 Апреля 2013 в 00:09, реферат

Нейронные сети позволяют реализовать любой требуемый для процесса нелинейный алгоритм управления при неполном, неточном описании объекта управления (или даже при отсутствии описания), создавать мягкую адаптацию, обеспечивающую устойчивость системе при нестабильности параметров.
ИНС могут применяться для различных задач: аппроксимация функций, идентификация, прогнозирование, управление, классификация образов, категоригизация, оптимизация.

Нейронные механизмы сенсорных систем

09 Апреля 2012 в 14:31, контрольная работа

Физиология центральной нервной системы является наиболее сложной, но в то же время и наиболее ответственной главой физиологии, так как у высших млекопитающих и у человека нервная система осуществляет функцию связи частей организма между собой, их соотношение и интеграцию, с одной стороны, и функции связи агентов внешней среды с определенными деятельностями организма -- с другой.

Нейронные сети. Распознавание образов

13 Декабря 2012 в 21:17, реферат

Исследования в области нейронных сетей начались в 40-е годы XX века. Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей было предпринято Маккалокком и Питтсом в 1943 г. Позднее они исследовали сетевые парадигмы для распознавания изображений, подвергаемых сдвигам и поворотам.

Нейронные сети. Распознавание образов

19 Января 2014 в 15:54, курсовая работа

Основные задачи, которые ставятся перед нейронными сетями, относятся к задачам распознавания образов. Они заключаются в том, чтобы классифицировать входной образ, то есть отнести его к какому-либо известному сети классу. Изначально сети даются эталонные образы – такие образы, принадлежность которых к определенному классу известна. Затем на вход сети подается некоторый неизвестный образ, и сеть пытается по определенному алгоритму соотнести его с каким-либо эталонный образом. Можно сказать, что нейросети проводят кластеризацию образов.

Нейронные сети. Распознавание образов

23 Декабря 2012 в 13:11, курсовая работа

Нейронные сети. Распознавание образов

19 Января 2014 в 14:51, курсовая работа

Нейронные сети в сфере валютного рынка

19 Января 2014 в 23:33, реферат

Нейронные сети – это способ анализа, содержащий много различных блоков для обработки поступающих данных, которые связаны друг с другом взвешенными вероятностями. Нейронные сети являются новинкой в сфере валютного рынка и если давать определение немного упрощеннее, то нейронные сети – это такая модель, которая в общих чертах может воспроизвести механизм действий мозга человека и процесс обучения.
Модель нейронных сетей использовалась в области искусственного интеллекта для разработки компьютеров, которые могли бы думать и учиться беря в основу результаты совершаемых действий.

Морфофункциональная характеристика нейрона

27 Апреля 2013 в 13:12, реферат

Цель работы: изучить эту данную тему. Актуальность темы: тема морфофункциональная характеристика нейрона, актуальна тем, что в этой теме полностью раскрываются понятия, нейрон, аксон, дендриты. А также функции нейрона, классификация. Задачи: Раскрыть понятие нейрон, и её взаимодействие с центральной нервной системой.

Функции нейрона. Передача возбуждения в синапсах

06 Октября 2013 в 16:59, творческая работа

Нейрон - как структурная и функциональная единица ЦНС.
Нейроглия, ее функции.
Гематоэнцефалический барьер, его функции.
Синапсы, структура.
Механизм передачи возбуждения в синапсах.
Химические и электрические синапсы.

Распознавание изображений с помощью нейронных сетей

09 Сентября 2013 в 21:53, реферат

Нейронные сети представляют собой математическую модель функционирования биологических нейронных сетей –сетей нервных клеток живого организма. Как и в биологической нейронной сети, основным элементом искусственной нейронной сети является нейрон. Соединенные между собой нейроны образуют слои, количество которых может варьироваться в зависимости от сложности нейронной сети и решаемых ею задач. Способность нейронных сетей к генерализации, то есть к принятию верного решения для входных данных, которые не предъявлялись нейронной сети ранее, большое количество эвристических алгоритмов обучения нейронных сетей и устойчивость к различным флюктуациям входных данных –все это делает нейронные сети самым предпочтительным направлением для решения подобных задач.

Применение нейронной сети к идентификации пользователя

01 Июля 2013 в 17:55, дипломная работа

Разработчики традиционных устройств идентификации уже столкнулись с тем, что стандартные методы во многом устарели. Про-блема, в частности, состоит в том, что общепринятое разделение методов контроля физического доступа и контроля доступа к инфор-мации более несостоятельно. Ведь для получения доступа к серверу иногда совсем не обязательно входить в помещение, где он стоит. Причиной тому - ставшая всеобъемлющей концепция распределенных вычислений, объединяющая и технологию клиент-сервер, и Интернет. Для решения этой проблемы требуются радикально новые методы, основанные на новой идеологии. Проведенные исследования показывают, что ущерб в случаях несанкционированного доступа к данным компаний может составлять миллионы долларов.

Обработка сигналов кардиограмм на основе нейронных сетей

24 Ноября 2012 в 15:47, реферат

Данные статистики утверждают, что одно из ведущих мест среди причин смертности больных в развитых странах присуждено заболеваниям сердечно-сосудистой системы. Более того, с каждым годом эта цифра увеличивается. Достаточно часто среди людей, погибших в результате инфаркта миокарда, встречаются и молодые люди, не достигшие двадцатипятилетнего возраста. На первом месте с заболеваниями сердца находятся мужчины трудоспособного возраста. Однако, несмотря на это, от заболеваний сердца намного чаще умирают именно женщины.

Решение задач с использованием искусственных нейронных сетей

06 Мая 2015 в 10:02, лабораторная работа

Целью лабораторной работы является углубление и закрепление теоретических знаний, полученных на лекциях, приобретение практических навыков самостоятельного исследования при решении задач выбора, обучения и работы ИНС.
В процессе выполнения лабораторной работы по теме «Решение задач с использованием искусственной нейронной сети» студенты решают следующие задачи (задания):
- описывают предметную область и выбирают решаемую задачу (предпочтение должно отдаваться задачам практической направленности);
- определяют множество обучающих примеров;
- в зависимости от решаемой задачи выбирают структуру ИНС;
- выбирают алгоритм обучения ИНС;
- проводят обучение ИНС на тестовом множестве примеров с помощью выбранного алгоритма обучения;
- исследуют работу обученной ИНС в режиме распознавания.

Нервная ткань. Регенерация. Основные положения нейронной теории

16 Апреля 2013 в 20:22, реферат

Нервная ткань имеет эктодермальное происхождение. Она развивается из нервной трубки и двух ганглиозных пластинок, которые возникают из дорсальной эктодермы в процессе ее погружения (нейруляция). Из клеток нервной трубки образуется нервная ткань, формирующая органы ц.н.с. — головной и спинной мозг с их эфферентными нервами (см. Головной мозг, Спинной мозг), из ганглиозных пластинок — нервная ткань различных частей периферической нервной системы. Клетки нервной трубки и ганглиозной пластинки по мере деления и миграции дифференцируются в двух направлениях: одни из них становятся крупными отростчатыми (нейробласты) и превращаются в нейроциты, другие остаются мелкими (спонгиобласты) и развиваются в глиоциты.

Общая характеристика нервной ткани. Строение, функция и классификация нейронов

01 Ноября 2015 в 13:58, контрольная работа

Нервной ткани входят два вида клеток: нервные клетки, или нейроны (нейроциты), и глиальные клетки, или глиоциты. Первым присуща функция возбуждения и проведения нервного импульса, а вторым - опорная, трофическая, изоляционная и защитная функция. Совокупность глиоцитов составляет нейроглию. Клетки нейроглии подразделяются на две группы: глиоциты, которые относятся к макроглии, и глиальные макрофаги, которые относится; к микроглии. В свою очередь клетки макроглии подразделяются на эпендимоциты, астроциты и олигодендроциты, которые соответственно образуют эпендиму, астроглию и олигодендроглию.

Синтез нейронной сети для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений

27 Февраля 2013 в 05:53, задача

Актуальность и практическая значимость поставленной задачи.
Искусственные нейронные сети широко используются для решения как инженерных, так и научных задач. Поскольку они оказались весьма эффективным средством обработки информации, постоянно делаются попытки расширить область их применения или найти новые принципы их построения и работы.

Нервная ткань. Возрастная гистология, регенерация. Основные положения нейронной теории

18 Декабря 2012 в 07:57, реферат

Нервная система играет важнейшую роль в регуляции функций организма. Она обеспечивает согласованную работу клеток, тканей, органов и их систем. При этом организм функционирует как единое целое. Благодаря нервной системе осуществляется связь организма с внешней средой.
Деятельность нервной системы лежит в основе чувств, обучения, памяти, речи и мышления – психических процессов, с помощью которых человек не только познает окружающую среду, но и может активно ее изменить.

Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Microsoft Excel

05 Декабря 2013 в 20:15, курсовая работа

Найважливіша особливість нейронної мережі, яка свідчить про її широкі можливості і величезний потенціал, полягає в паралельній обробці інформації всіма ланками. При величезній кількості міжнейронних зв’язків це дозволяє значно прискорити процес обробки інформації. У багатьох випадках стає можливим перетворення сигналів в реальному часі. Крім того, при великому числі міжнейронних з’єднань мережа набуває стійкість до помилок, що виникають на деяких лініях. Функції пошкоджених зв’язків беруть на себе справні лінії, в результаті чого діяльність мережі не зазнає суттєвих втрат.
Інша не менш важлива властивість – здатність до навчання та узагальненню накопичених знань. Нейронна мережа має риси штучного інтелекту. Натренована на обмеженій множині даних мережа здатна узагальнювати отриману інформацію і показувати хороші результати на даних, що не використовувалися в процесі навчання.

Атф индуцированное изменение внутриклеточной концентрации кальция в нейронах неокортекса крыс

19 Марта 2014 в 13:02, дипломная работа

Молекула АТФ давно известна как повсеместно распространенный источник энергии для внутриклеточного метаболизма. Но ее свойства как нейротрансмитера были обнаружены сравнительно недавно. Сегодня уже не осталось никаких сомнений, что АТФ является нейротрансмитером в автономных нейромышечных соединениях, ганглиях и центральной нервной системе. К примеру, было показано, что АТФ вовлечена в генерацию болевых сигналов через Р2Х1 и Р2Х2 рецепторы. Однако роль и распределение пуринорецепторов в коре головного мозга и особенно в моторной коре до сих пор остается слабо изученной. Поэтому изучение механизмов действия АТФ в коре головного мозга представляет несомненный интерес. Мы изучали действие АТФ посредством измерения концентрации внутриклеточного кальция, - одного из найболее важных и универсальных регуляторов клеточных функций.

Влияние высших нервных центров на активность нейронов симпатической и парасимпатической нервных систем

23 Марта 2013 в 19:19, реферат

Вегетативная нервная система (ВНС) (синонимы: автономная, чревная, висцеральная, ганглионарная) - это часть нервной системы, которая анатомически представляет собой совокупность следующих структурных образований: нервных волокон; периферических нервных узлов (ганглиев), состоящих из нервных клеток; центров в сером веществе ствола мозга и спинного мозга, от клеток которых начинаются нервные волокна; высших центров, находящихся в промежуточном мозге на уровне 3-го мозгового желудочка. Все функции организма подразделяются на соматические (анимальные) и вегетативные.

Прогнозування сигналу на виході стаціонарного фільтра за допомогою адаптивної лінійної нейронної мережі

02 Июня 2013 в 12:44, контрольная работа

Якщо динамічна система є лінійною або може бути лінеаризованою в околиці робочої точки, то адаптивна лінійна нейронна мережа здатна прогнозувати подальше значення сигналу на виході системи, використовуючи кілька останніх значень цього сигналу в якості входу. У математичному сенсі розглянута задача є задачею екстраполяції сигналу на один крок вперед.
Адаптивна лінійна нейронна мережа, яка використовується для прогнозування, повинна мати тільки один нейрон, тому що фільтр має тільки один вихід. Кількість вхідних сигналів мережі і, відповідно, кількість блоків запізнювання в лінії затримки визначається в процесі моделювання, виходячи з умови, щоб похибка прогнозу була мінімальною.

Разработка программного модуля для моделирования и исследования нейронных сетей по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» для Б

23 Мая 2013 в 17:44, дипломная работа

В рамках дипломного проекта необходимо разработать программу, которая по-зволяла бы студенту изучать особенности построения и использования нейронных сетей.
Разрабатываемая программа должна позволять студенту создавать нейронную сеть и обучать ее для решения определенных задач. Программа должна предоставлять удобный интерфейс и давать студенту возможность сохранять модель созданной нейрон-ной сети и загружать ее для дальнейших исследований. Также программа должна иметь локальную базу данных для хранения информации, необходимой для обучения сети.

Что такое стереозрение? На какие признаки опирается зрительная кора при оценке удаленности объекта? Что такое диспарантность? Нейроны, изб

01 Декабря 2013 в 22:56, контрольная работа

Зрительная система — оптикобиологическая бинокулярная (стереоскопическая) система, эволюционно возникшая у животных и способная воспринимать электромагнитное излучение видимого спектра (света), создавая изображение в виде ощущения (сенсорного чувства) положения предметов в пространстве. Зрительная система обеспечивает функцию зрения.