МУЛЬТИАГЕНТНИЙ ПІДХІД ДЛЯ СИСТЕМ КЛАСИФІКАТОРІВ, ЩО НАВЧАЮТЬСЯ
ТОВЧИРЕЧКО Д. О.
НАУКОВИЙ КЕРІВНИК ПРОФ. АКСАК Н. Г.
ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ «ХНУРЕ», М. ХАРКІВ
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Страхование
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Презентация на тему Мультиагентний підхід для систем класифікаторів, що навчаються
Презентация на тему Презентация на тему Мультиагентний підхід для систем класифікаторів, що навчаються, предмет презентации: Информатика. Этот материал содержит 6 слайдов. Красочные слайды и илюстрации помогут Вам заинтересовать свою аудиторию. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций ThePresentation.ru в закладки!
Слайды и текст этой презентации
СИСТЕМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
Нейронні мережі
Класифікатори, що навчаються (Learning Classifier System)
СИСТЕМИ КЛАСИФІКАТОРІВ, ЩО НАВЧАЮТЬСЯ
Базова Learning Classifier System складається з:
популяції правил;
системи пропорційного розподілу заслуг (RL-компонент), що реалізує техніку адаптивного навчання з підкріпленням;
механізму еволюції правил, який зазвичай реалізований за допомогою генетического алгоритму.
АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ КЛАСИФІКАТОРІВ, ЩО НАВЧАЮТЬСЯ
ЕТАПИ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ КЛАСИФІКАТОРІВ З ВИКОРИСТАННЯМ БІБЛІОТЕКИ
ВИСНОВКИ
Використання мультиагентного підходу значно збільшує загальну ефективність дослідження, а об’єктно-орієнтований підхід надає розробникам можливість зменшити час на технічних роботах і зосередитись більше на аналізі соціальних явиш. Це забезпечує високу гнучкість в процесі побудови LCS для певної цілі моделювання.
