Создание комплекса программ для оптимизации качества обучения перцептрона и постановки диагноза COVID-19 на основе данных по Рамановской спектроскопии::Журнал СА
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Наука и технологии
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

Разбор полетов  

Ошибок опыт трудный

Как часто мы легко повторяем, что не надо бояться совершать ошибки, мол,

 Читать далее...

Принципы проектирования  

Dependency Inversion Principle. Принцип инверсии зависимостей в разработке

Мы подошли к последнему принципу проектирования приложений из серии SOLID – Dependency

 Читать далее...

Рынок труда  

Вакансия: Администратор 1С

Администратор 1С – это специалист, который необходим любой организации, где установлены программы

 Читать далее...

Книжная полка  

Книги для профессионалов, студентов и пользователей

Книги издательства «БХВ» вышли книги для тех, кто хочет овладеть самыми востребованными

 Читать далее...

Принципы проектирования  

Interface Segregation Principle. Принцип разделения интерфейсов в проектировании приложений

Эта статья из серии «SOLID» посвящена четвертому принципу проектирования приложений – Interface

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 10449
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 8634
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 8739
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 5510
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 6189
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Создание комплекса программ для оптимизации качества обучения перцептрона и постановки диагноза COVID-19 на основе данных по Рамановской спектроскопии

Архив номеров / 2023 / Выпуск №05 (246) / Создание комплекса программ для оптимизации качества обучения перцептрона и постановки диагноза COVID-19 на основе данных по Рамановской спектроскопии

Рубрика: Наука и технологии /  Раздел для научных публикаций

Ильичев В.Ю.,
к.т.н., Калужский филиал ФГОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» patrol8@yandex.ru

Каширин Д.С.,
Калужский филиал ФГОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» patrol8@yandex.ru

 

 

Создание комплекса программ
для оптимизации качества обучения перцептрона и постановки диагноза COVID-19 на основе данных по Рамановской спектроскопии

Описывается разработанная авторами методика оптимизации топологии и качества обучения нейросетевой модели в виде перцептрона, а также алгоритмы программ, предназначенных для реализации данной методики. Процесс применения созданных программных продуктов демонстрируется на примере обработки базы данных по диагностике заболеваемости COVID-19 с помощью Рамановской спектроскопии.

 

Введение

В настоящее время широкое применение нашли искусственные нейронные сети (ИНС), в упрощённом виде имитирующие строение мозга [1], состоящего из нейронов, получающих сигналы от нервных клеток органов чувств – рецепторов, посредством их передачи через связи – синапсы [2]. Также ИНС используют принципы из теории построения сетевых структур. Нейронные сети лучше всего подходят для создания моделей, применяющихся для классификации объектов или явлений (для выявления их попадания в ту или иную группу).

Перцептрон (от лат. perceptio – восприятие) является базовой моделью искусственной нейронной сети, широко применяемой для целей классификации [3]. Он имитирует организацию нейронов и связей между ними, когда у каждого нейрона есть входы, принимающие сигналы извне, которые он преобразует и передает другим нейронам.

 

<...>

Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, перцептрон, сеть прямого распространения, язык Python, модуль Keras, Рамановская спектроскопия


Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине

Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru