Дипломная служба. Аc обучения нейросетей на базе данных из информационных хранилищ

Содержание

Дипломная служба.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ХРАНИЛИЩ.



Дата охраны 2006г. (охрана прошла удачно).

Пояснительная записка без програмки.



СОДЕРЖАНИЕ



Введение 6

1 Использование нейронных сетей для разбора данных в информационных хранилищах 8

1. 1 Надобность разбора информационных массивов 8

1. 2 Главные мнения технологии искусственных нейронных сетей 9

1. 3 Программные продукты для разбора данных с поддержкой нейросетевых технологий 16

2 Общесистемные решения 23

2. 1 Пояснительная записка к техническому проекту 23

2. 2 Отображение схемы организационной структуры ООО 24

2. 3 Отображение автоматизируемых функций и схемы многофункциональной структуры АСОН 27

2. 4 Отображение постановки задачи 29

3 Математическое снабжение 30

3. 1 Математические базы нейросетевых технологий 30

3. 2 Отображение схемы работы АСОН 31

4 Информационное снабжение 33

4. 1 Список входных и выходных данных АСОН 34

4. 2 Отображение формата входного сигнала 34

4. 3 Отображение типа и формата выходных данных 34

5 Техническое снабжение АСОН 36

5. 1 Отображение комплекса технических средств 36

5. 1 Аннотация сообразно эксплуатации комплекса технических средств 37

6 Программное снабжение 39

6. 1 Отображение программного снабжения 39

6. 2 Отображение технологии доступа к этим ADO DB 39

6. 3 Отображение контрольного образца 39

7 Организационное снабжение 44

7. 1 Отображение организационной структуры ООО 44

7. 2 Управление юзера АСОН 44

8 8 Критика надёжности автоматизированной системы обучения нейросетей на базе данных из информационного хранилища сообразно всем фазам проектирования 49

9 Финансовая дробь 66

9. 1 Расплата трудозатратности разработки АСОН 67

9. 2 Расплата стоимости машинного часа 70

9. 3 Расплата себестоимости АСОН 75

9. 4 Фундирование цены АСОН 76

9. 5 Анализ конкурентоспособности 77

9. 6 Расплата экономического эффекта от внедрения АСОН 82

10 Защита труда и находящейся вокруг среды 82

10. 1 Анализ вредоносных и опасных производственной причин 83

10. 2 Организация производственного помещения и расположение оснащения 86

10. 3 Локальный климат производственных помещений и организация воздухообмена 88

10. 4 Производственное объяснение 92

10. 5 Охрана от излучений при работе на ПЭВМ 95

10. 6 Эргономика рабочего места. Режим труда и отдыха 96

10. 7 Электробезопасность 98

10. 8 Пожарная сохранность 100

Мнение 103

Библиографический перечень 106



Прибавление Б. IDEF0 диаграммы 120

Прибавление В. Методика работы системы 125

Выдержка

АСОН специализирована для формирования структуры нейросети и её предстоящего обучения сообразно этим, извлеченным из информационного хранилища.

Целью системы является автоматизация процесса сотворения и обучения нейросети для разбора данных информационного хранилища и установления неявных зависимостей.

АСОН подключает последующие подсистемы:

- подсистема организации доступа к этим информационных хранилищ;

- подсистема формирования структуры нейросети;

- подсистема опции и обучения нейросети;

- подсистема отделки настоящих данных с поддержкой сделанной нейросети.



Этот программный изобретен в среде программирования Microsoft Visual Studio 2005. Доступ к информационному хранилищу обязан реализоваться с внедрением библиотеки OLE DB. Программное снабжение гарантирует исполнение всех функций и реализовано с поддержкой модульного программирования и работает самостоятельно от аппаратной доли.

Литература

1. ГОСТ 34. 201 89 Информационная разработка. Виды, сформированность и обозначение документов при разработке автоматизированных систем.

2. ГОСТ 34. 602 89 Информационная разработка. Техническое поручение на творение автоматизированных систем.

3. ГОСТ 12. 1. 005-88 Общие санитарно-гигиенические запросы к воздуху рабочей зоны.

4. ГОСТ 19. 404 79 Пояснительная записка.

5. ГОСТ 19. 701 90 Схемы алгоритмов, программ, данных и систем.

6. ГОСТ 28. 195 89 Критика свойства программных средств.

7. Р 2. 2. 755-99 Гигиенические аспекты оценки критерий труда сообразно показателям вредности и угрозы причин производственной среды, тяжести и напряжённости трудового процесса.

8. СанПин 2. 2. 2/2. 4-1340-03 Гигиенические запросы к индивидуальным электронно-вычислительным машинкам и организации работы.

9. Ежов А. А. , Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его внедрения в экономике и коммерциале(серия Учебники экономико-аналитического ВУЗа МИФИ под ред. проф. В. В. Харитонова). М. : МИФИ, 1998. 224 с.

10. Змиртович А. И. Интеллектуальные информационные системы. - Мн. : НТООО «ТетраСистемс», 1997. - 368 с.

11. Каханер Д. , Моулер К. , Нэш С. Численные способы и программное снабжение. М: Мир, 1998. 575с.

12. Назаренко М. Курс лекций. Концепция и практика формальных нейронных сетей. - http://nuweb. jinr. ru/~nazaren/unc/nn_ru. html.

13. Назаров А. В. , Лоскутов А. И. Нейросетевые методы прогнозирования и оптимизации систем. СПб. : Дисциплина и Техника, 2003. 384с.

14. Огнянович А. В. Методические указания сообразно исполнению организационно экономической доли дипломного проекта. Тула 2003.

15. Осовский С. Нейронные козни для отделки инфы / Пер. с польского И. Д. Рудинского. М: Деньги и статистика, 2002. 344с.

16. Практикум внедрения пакета Brainmaker для прогнозирования на денежных рынках/ Перевод и редакция Сергея Блинва. - http://win. aha. ru/~mdo/office/bm_fin. htm.

17. Технико экономическое фундирование дипломных проектов: Учеб. вспомоществование для втузов/ Л. А. Астреина, В. В. Балдесов, В. К. Беклешов и др. ; Под ред. В. К. Беклешова. М. : Высш. Шк. , 1991.

18. Типовые нормы времени на программирование задач для ЭВМ. М. : Экономика, 1989.

Больше работ по теме: