Нейрокомпьютерные системы для заочников

На установочной лекции (24.05.02) выдано задание на (домашнюю) контрольную работу, которая должна состоять из теор. и практ. частей и должна быть сдана в октябре-ноябре, ДО НАЧАЛА СЕССИИ.

На установочной лекции (28.05.03) выдано задание на (домашнюю) контрольную работу, которая должна состоять из теор. и практ. частей и должна быть сдана в октябре-ноябре, ДО НАЧАЛА СЕССИИ. Теоретическая часть может быть объемом 5-10 страниц. Возможно выполнение части или всех лаб.работ дома. Для этого можно получить у преподавателя необходимые программы и файлы данных на установочной лекции.

Контрольная работа может быть сдана в виде файла (печатать не обязательно, но прикладывать к распечатке файл - обязательно). Формат файла - rtf или htm.

Теоретическая часть работы (вариант, по последней цифре зачетки)

1. Ассоциативные сети, ассоциативная память
2. Сравнение нейросетей с учителем и без него
3. Инструкция по работе с нейроимитатором MDN
4. Методы обучения нейросетей
5. Инструкция по работе с нейроимитатором SNN для начинающих
6. RBF-сети
7. Рекуррентные сети
8. Генетические алгоритмы (программа)
9. Обзор работ с зарубежных конференций по нейроинформатике
10. Сети Хопфилда (вариант 0)

Практическое задание (вариант, по последней цифре зачетки)

0-1. По файлу gran&mic.dbf
2-3. По файлу kgau2002.dbf
4-5. По файлу fran_lst.dbf
6-7. По файлу en_pron.dbf
8-9. По гастроэнтерологическим данным gastrit.dbf
10. По данным анализов крови (дополнительный вариант)

Для всех вариантов обязательна обработка данных с помощью нейроимитатора для сетей с учителем, например SNN. (Рекомендации по установке SNN)
Для вариантов 8-9 обязательна дополнительная обработка данных с помощью FAMaster.
Для остальных вариантов обязательна дополнительная обработка данных с помощью MDN, FAMaster или ViDaExpert.

Программы для работы (можно получить у меня, на дискетах)

1. SNN (нейросети с учителем и без него)
2. FAMaster (Россиев А.А.)
3. Нейроимитатора ViDaExpert (Зиновьев А.)
4. MDN (нейросети без учителя)

Дополнительные задания (не обязательные, но полезные)

1. Решение с помощью нейронных сетей прикладной задачи (по данным Богдановой, Л.Ивановой, Модиной, Петровских или другим)
2. Обзор методов обучения с учителем
3. Обзор методов обучения без учителя
4. Сравнение нейросетей линейных и нелинейных
5. Сети Кохонена
6. Имитация биологических нейросетей
7. Аппроксимация нейронными сетями
8. Нейроимитатор: возможности хорошего нейроимитатора (Критерии качества нейроимитатора; Оценка качества нейроимитатора)
9. Тестирование нейроимитатора MDN
10. Тестирование нейроимитатора ViDaExpert
11. Тестирование нейроимитатора SNN
12. Тестирование программы FAMaster (заполнение пробелов в данных)
13. Разработка нейроимитатора или его элементов (Delphi)
14. Извлечение знаний из данных
15. Проект реализации машины Больцмана (по книге Куна Матр.процессоры)
16. Проект карты Кохонена

Лабораторные работы (на сессии)

1. Подготовка задачника
2. Обучение нейросети без учителя по готовому задачнику (MDN), использовать разные методы нормирования
3. Обучение нейросети без учителя по готовому задачнику (ViDaExpert)
4. Обучение нейросети с учителем по готовому задачнику (SNN), контрастирование, тестирование
5. Нелинейный анализ данных по готовому задачнику (FAMaster)

Литература

1. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. - М.: СП "ПараГраф", 1990.
2. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.- 276 с.
3. Нейропрограммы. Учебное пособие: В двух частях / Под. ред. А.Н.Горбаня. Красноярск: изд. КГТУ, 1994. Часть 1.- 137 с. Часть 2.- 123 с.
4. Нейроинформатика / А.Н. Горбань, В.Л. Дунин-Барковский, А.Н. Кирдин и др. Новосибирск: Наука, 1998.- 296 с.
5. Горбань А.Н., Россиев Д.А., Коченов Д.А. Применение самообучающихся нейросетевых программ. Раздел 1. Введение в нейропрограммы. Учебно-методическое пособие для студентов специальностей 22.04 и 5528.00 всех форм обучения. Красноярск: СТИ, 1994. - 24 с.
6. Методы нейроинформатики: Сб.научн. трудов / Под ред. А.Н.Горбаня. Красноярск: КГТУ, 1998.- 204 с.
7. Фор А. Восприятие и распознавание образов. М., 1989
8. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.- 512 с.
9. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. - Новосибирск: Наука, 1999. - 337 с.
10. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. - М.: МИФИ, 1998.- 224 с.
11. Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных данных. Красноярск, 2000.- 168 с.
12. Жуков Л.А. Параллельное программирование: Учебное пособие. Красноярск: СибГТУ, 2004.- 114 с. (в библиотеке, хватит на всех)

Примечание: в связи с неоднократным отключением моего сайта администрацией сервера wallst за большое количество скачанной с сайта информации при небольшом количестве баннеров, мне пришлось отключить свободный доступ к нейроимитатору MDN. По той же причине сразу не организую возможность выкачать файлы данных. Увы, студентам пока придется подходить лично ко мне и брать у меня все задания и файлы данных. В случае, если кому-либо попалась на дискете старая версия нейроимитатора и она откажется работать, подходите, скопирую новую.

В настоящее время организуется зеркало сайта. Фактически уже существует. Но там пока не решены некоторые организационные проблемы. Поэтому, возможность перекачки будет организована на зеркале, но, скорее всего, в сентябре.

25.05.2003