Primenenie metodov vizual'nogo modelirovaniia i programmirovaniia v obrazovatel'nom protsesse po distsipline "Neironnye seti"
Proceeding
DOI: 10.21661/r-471020
Open Access
- Published in:
- International Research-to-practice conference «Pedagogical experience: from theory to practice»
- Author:
- Dzhulai A. A. 1
- Scientific adviser:
- Butusov O. B.1
- Work direction:
- Технические средства обучения
- Rating:
- Article accesses:
- 1749
- Published in:
- eLibrary.ru
1 FSBEI of HE «Moscow Polytechnic University»
- APA
For citation:
Dzhulai A. A. (2018). Primenenie metodov vizual'nogo modelirovaniia i programmirovaniia v obrazovatel'nom protsesse po distsipline "Neironnye seti". Pedagogical experience: from theory to practice, 233-237. Cheboksary: SCC "Interactive plus", LLC. https://doi.org/10.21661/r-471020
- Full text
- Metrics
DOI: 10.21661/r-471020
Abstract
С помощью средств визуального моделирования в среде Matlab-Simulink разработана компьютерная модель вероятностной нейронной сети, предназначенной для классификации данных на два класса. Показано, что использование средств визуального моделирования сложных систем из отдельных блоков имеет наглядный характер, что важно для обеспечения эффективности образовательного процесса по дисциплине «Нейронные сети». Методы визуального конструирования и программирования являются также перспективными для преподавания других математических и технических дисциплин.
References
- 1. Дебни Дж. Simulink 4. Секреты мастерства / Дж. Б. Дебни, Т.Л. Харман; пер. с англ. М.Л. Симонова. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2003. – 403 с.
- 2. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. – М.: Вильямс, 2003. – 288 с.
- 3. Тарков М.С. Нейрокомпьютерные системы: Учебное пособие. – М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 142 с.
- 4. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – М.: Вильямс, 2016. – 1103 с.
- 5. Azar A.T. Probabilistic neural network for breast cancer classification / Ahmad Taher Azar, Shaimaa Ahmed El-Said // Neural Computing and Applications. – 2013. – Vol. 23. – Issue 6. – P. 1737–1751.
- 6. Gran R.J. Numerical computing with Simulink. Volume 1. Creating simulations. – USA, Philadelphia: SIAM, 2007. – 327 p.
- 7. Karris S.T. Introduction to Simulink with Engineering Application. – USA, New York: Orchard publications, 2008. – 716 p.
- 8. Specht D.F. Probabilistic Neural Networks // Neural Networks. – 1990. – Vol. 3. – P. 109–118.
- 9. Zaki M.J. Data mining and analysis. Fundamental Concepts and Algorithms / Mohammed J. Zaki, Wagner Meira. – Great Britain, Cambridge: Cambridge University Press, 2014. – 604 p.
Comments(0)