Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Здесь есть возможность читать онлайн «Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Красноярск, Год выпуска: 2002, Издательство: КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, Жанр: Математика, Технические науки, Программирование, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.
Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены
по данному курсу,
. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (
и
), и
, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

В необязательном разделе «описание данных» указывается число входных данных, предобрабатываемых предобработчиком. Если этот раздел опущен, то полагается, что число предобрабатываемых предобработчиком данных равно сумме данных, предобрабатываемых всеми частными предобработчиками. В константном выражении возможно использование функции NumberOf, аргументом которой является имя частного предобработчика (или его псевдоним) и ключевое слово Data, в качестве второго аргумента.

В необязательном разделе описания распределения сигналов (данных) указывается для каждого частного предобработчика какие сигналы (входные данные) из общего вектора сигналов (данных) передаются ему для обработки.

Наиболее часто встречающиеся интерпретаторы объявлены стандартными. Для стандартных интерпретаторов описание частных интерпретаторов отсутствует.

Кроме того, в любом месте описания интерпретатора могут встречаться комментарии, заключенные в фигурные скобки.

Пример описания предобработчика

В этом разделе приведены два примера описания одного и того же предобработчика для метеорологической задачи. Используется следующий состав предобработчика: первый элемент вектора входных данных (температура воздуха) обрабатывается простейшим предобработчиком (EmptyPrep); второй (облачность) — бинарным предобработчиком (BinaryPrep); третий (направление ветра) — предобработчиком неупорядоченных качественных признаков (UnOrdered); четвертый (осадки) — предобработчиком неупорядоченных качественных признаков (Ordered).

В первом примере приведено описание дубликатов всех стандартных предобработчиков. Во втором — использованы стандартные предобработчики.

Пример 1.

PreparatorMeteorology

FunctionSigmoid(X Real): Real;

Begin

Sigmoid = X / (1 + Abs(X))

End;

PrepBinaryPrep1() {Предобработка бинарного признака}

Static

RealMinSignals Name"Нижняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealMaxSignals Name"Верхняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealUnknown Name"Значение сигнала, если значение входного признака не определено";

LogicType Name"Тип предобработки бинарного признака";

Begin

If TLong(Data[1]) = UnknownLong Then Signals[1] = Unknown

Else Begin

IfType Then Begin

If TLong(Data[1]) = 1 Then Signals[1] = 0 Else Begin

IfMaxSignals =0 Then Signals[1] = MinSignals

Else Signals[1] = MaxSignals

End

Else Begin

If TLong(Data[1]) = 1 Then Signals[1] = MinSignals

Else Signals[1] = MaxSignals

End

End

End

{Предобработка упорядоченного качественного признака}

PrepUnOrdered1(Num : Long)

Static

RealMinSignals Name"Нижняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealMaxSignals Name"Верхняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealUnknown Name"Значение сигнала, если значение входного признака не определено";

Var

IntegerI ;

Begin

If TLong(Data[1]) = UnknownLong Then Begin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[I] = Unknown

End Else Begin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[I] = MinSignals

Signals[ TLong(Data[1])] = MaxSignals

End

End

PrepOrdered1(Num : Long) {Предобработка упорядоченного качественного признака}

Static

RealMinSignals Name"Нижняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealMaxSignals Name"Верхняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealUnknown Name"Значение сигнала, если значение входного признака не определено";

Var

IntegerI ;

Begin

If TLong(Data[1]) = UnknownLong Then Begin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[I] = Unknown

End Else Begin

ForI = 1 To TLong(Data[1]) Do

Signals[I] = MaxSignals

ForI = TLong(Data[1])+1 ToNum Do

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Обсуждение, отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x