Классификация сейсмических сигналов на основе нейросетевых технологий
Дипломная
Основная цель дипломной работы исследовать возможность применения нейронных сетей для идентификации типа сейсмического сигнала, выяснить, насколько данное решение будет эффективным в сравнении с уже используемыми методами. Обзор различных архитектур нейронных сетей, предназначенных для решения задачи классификации, их основные положения, достоинства и недостатки, а также методы предварительной… Читать ещё >
Список литературы
- Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника — М.: Мир, 1992.
- Горбань А.Н., Дубинин-БарковскийВ.Л., Кирдин А. Н. Нейроинформатика СП Наук РАН 1998.
- Горбань А.Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере СП Наука РАН 1996.
- Ежов А.А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе.1998.
- Bishop C.M. Neural Networks and Pattern Recognition. Oxford Press. 1995.
- Goldberg D. Genetic Algorithms in Machine Learning, Optimization, and Search. Addison-Wesley, 1988.
- Fausett L.V. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications, Prentice Hall, 1994.
- Kohonen T. Self-organization and Associative Memory, Berlin: Springer- Verlag, 1989.
- Kushnir A.F., Haikin L.M., Troitsky E.V. Physics of the earth and planetary interiors 1998.
- Копосов А.И., Щербаков И. Б., Кисленко Н. А., Кисленко О. П., Варивода Ю. В. Отчет по научно-исследовательской работе «Создание аналитического обзора информационных источников по применению нейронных сетей для задач газовой технологии»; и др., ВНИИГАЗ, 1995, www.neuralbench.ru
- Fukunaga K., Kessel D.L., Estimation of classification error, IEEE Trans. Comp. C 20, 136−143. 1971.
- Деев А.Д., Применение статистического дискриминационного анализа и его ассимптотического расширения для сравнения различных размерностей пространства., РАН 195, 759−762. 1970.