
Среда программирования: Visual C++ .NET 2019
Название работы: Лаб 1. Генетические алгоритмы (ГА). Лаб 2. Программная реализация искусственных нейронных сетей (НС)
Вид работы: Лабораторная работа
Тематика работы: Алгоритмы, Графы, Нейронные сети
Объем программы: 5 (по десятибалльной шкале)
Уровень сложности: 5 (по десятибалльной шкале)
Разработчик (автор):
Программист сайта kursovik.com
(письмо автору)
Данная работа написана ЧЕЛОВЕКОМ без использования ИИ
Ключевые слова: Задача коммивояжёра (TSP), Генетический алгоритм (ГА), NP-трудная задача, Функция пригодности, Турнирная селекция, Одноточечное скрещивание (кроссинговер), Двухточечная мутация, Однослойная нейронная сеть, Перцептрон, Дельта-правило, Обучение нейронной сети, Функция активации, Линейная разделимость классов
Функции программы:
По курсу Введение в интеллектуальные системы
Цель: приобрести навыки программной реализации генетических алгоритмов (ГА).
Задачи:
1. Выбрать оптимизационную задачу, которая может быть решена с помощью ГА;
2. Сделать постановку задачи применения ГА для решения выбранной задачи:
a. Определить точность решения
b. Определить, что будет является кандидатом в решение
c. Определить способ представления хромосомы и ее длину
d. Определить размер популяции
e. Определить фитнес-функцию для решения данной задачи и представить ее в виде математической модели
f. Выбрать метод скрещения, мутации и селекции, которые будут использоваться в алгоритме.
3. В любой среде программирования самостоятельно реализовать ГА. Обеспечить возможность проведения экспериментов с ГА;
4. Провести анализа влияния значений параметров ГА на скорость поиска решения и сходимость алгоритма;
5. Оформить отчет, в котором представить:
a. Описание решаемой задачи
b. Постановку задачи применения ГА
c. Краткое описание реализованной программы (программный код вывести в приложении)
d. Демонстрацию того, что оптимальное решение было найдено.
e. План экспериментов варьирования параметров ГА и сравнительный анализ результаты работы ГА (в табличном и/или графическом виде)
f. Выводы по проделанной работе и проведенному исследованию
Задание на лабораторную работу №2
По курсу Введение в интеллектуальные системы
Тема: Однослойная нейронная сеть. Алгоритм: оригинальное дельта-правило.
Цель:
Приобрести навыки программной реализации искусственных нейронных сетей (НС).
Задачи:
1. Найти или сформировать самостоятельно обучающую выборку для решения задачи классификации; Количество классов: 3 и более. Классы должны быть линейно разделимы.
2. Определить архитектуру НС
3. В любой среде программирования самостоятельно реализовать алгоритм обучения и применения НС.
4. Провести анализа влияния значений коэффициента обучения на сходимость алгоритма обучения;
5. Оформить отчет, в котором представить:
a. Описание решаемой задачи
b. Архитектуру НС
c. Краткое описание реализованной программы (программный код вывести в приложении)
d. Демонстрацию корректности работы ИНС.
e. План экспериментов варьирования значения коэффициента обучения и сравнительный анализ результатов обучения ИНС (в табличном и/или графическом виде)
f. Выводы по проделанной работе и проведенному исследованию
Описание (отчет):
Есть
на 18 страниц, посмотреть оглавление
Пояснения к запуску программы:
Консольные программы. Для лабы 2 параметром запуска можно указать значение эта, например: NN.exe 0.1
NN
Debug
NN
NN
iris
NN
NN
NN.vcxproj
NN.vcxproj
NN
Release
NN
TSP
Debug
TSP
Release
TSP
TSP
ReadMe
stdafx
stdafx
targetver
TSP
TSP
TSP
TSP.vcxproj
TSP.vcxproj
TSPПеред покупкой готовой работы не забудьте проверить её оригинальность. Запросить у администратора проверку текущей оригинальности работы по версии системы Антиплагиат.РУ
Отчет к программе. СодержаниеПостановка задачи. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2 Описание реализованной программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2 План экспериментов варьирования параметров ГА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2 Выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .