Лекции

#	Тема	Дата
M1	Искусственные нейронные сети
M1L01	Архитектура искусственной нейронной сети	10 фев
M1L02	Многослойный персептрон	13 фев
M1L03	Обучение с учителем. Дельта-правило обучения	20 фев
M1L04	Метод обратного распространения ошибки	27 фев
M1L05	Сети ни основе радиально-базисных функций (RBF)	06 мар
M2	Генетические алгоритмы
M1L06	Репродуктивный план Холланда	13 мар
M2L07	Гаплоидные и диплоидные популяции. Оптимизация методом роя частиц	20 мар
M2L08	Генетическое программирование	27 мар
M3	Анализ главных компонент
M3L09	Наивный байесовский классификатор	03 апр
M3L10	Распознавание Свой-Чужой (IFF)	10 апр
M3L11	Метод главных компонент (PCA)	17 апр
M3L12	Сингулярное разложение матрицы (SVD)	29 апр
M3L13	Самоорганизующиеся карты Кохонена (SOM)	06 мая
M4	Машина опорных векторов (Support Vector Machine)
M4L14	Метод опорных векторов (SVM)	08 мая
M4L15	Метод опорных векторов. Линейно отделимые классы	15 мая
M4L16	Метод опорных векторов. Спрямляющие пространства и ядра	22 мая
M4L17	Модель автономной адаптивной системы	29 мая

Материалы

#	Тема	Сдать
M1P01	Искусственные нейронные сети. Линейная отделимость	20 фев
M1P02	Персептрон	26 фев
M1P03	Дельта-правило обучения искусственной нейронной сети	05 мар
M1P04	RBF-сети	14 мар
M2P05	Генетические алгоритмы. Репродуктивный план Холланда	19 мар
M2P06	Оптимизация методом роя частиц (PSO)	27 мар
M2P07	Диплоидные генетические алгоритмы	27 мар
M2P08	Генетическое программирование	03 мар
M3P09	Распознавание Свой-Чужой (IFF)	16 апр
M3P10	Метод главных компонент в распознавании фальшивых лекарств	23 апр
M3P11	Большие данные. Выделение главных компонент. Сингулярное разложение матрицы. Наивный байесовский классификатор	08 мая
M3P12	Самоорганизующиеся карты Кохонена	15 мая
M4P13	Метод опорных векторов. Обучение в случае линейной отделимости	22 мая
M4P14	Метод опорных векторов. Спрямляющие пространства и ядра	29 мая

Литература

• 1. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. — М.: "Вильямс", 2006. — 1104 С.
• 2. Вороновский Г.К. и др. Генетические алгоритмы, Искусственные нейронные сети и Проблемы виртуальной реальности. — Харьков "Основа", 1997. — 107 С.
• 3. Luke S. Essentials of Metaheuristics. — Second edition, Online version 2.1, 2014. — 253 P.
• 4. Цой Ю.Р. Люк С. Основы метаэвристик. Перевод. — 2012. — 204 С.
• 5. Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. — Черноголовка: Изд-во ИПХФ РАН, 2005. — 160 С.
• 6. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. — М.: Наука, 1973. — 832 С.
• 7. ГОСТ Р 52633.5–2011. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа. — 2011. — 20 С.
• 8. Иванов А.И. Подсознание искусственного интеллекта. Программирование автоматов нейросетевой биометрии языком их обучения. — Пенза: ОАО "ПНИЭИ", 2012. — 125 С.
• 9. MNIST database of handwritten digits.
• 10. Померанцев А. Метод Главных Компонент (PCA). — Российское хемометрическое общество, 2011.
• 11. Антипова И.А., Знаменская О.В., Цих А.К. Лекции по курсу Кратное интегрирование. Когомологии. — Красноярск, 2007. — 217 С.
• 12. Воронцов К.В. Лекции по методу опорных векторов. — 2007. — 18 С.

Результаты

№	Лек	M1				M2			M3				M4		Итог
		P01	P02	P03	P04	P05	P06	P08	P09	P10	P11	P12	P13	P14	K1	K2	K3	Rate
1.	3	202	53	53	143	193	263	114		244		155	225		203	34	94	I
2.	7	202	63		143	193				234		155	225			34		R
3.	7	192	272	53	143	193	263	114		244	85	155	215	285	203	34	84	D
4.	2	33	53		143	193	253	114	164	174	85	155			203	34	94	E
5.	1	13			213	24	94	124		234	295		245			34	94	U
6.	15	53	53			193										34	94
7.	6	202	63		153	203	263		164				215		203	34	94	T
8.	14	202	13		143	193	263	134	174	234	85	155	225			34	94	C
9.	2	23	73		143	203	263								203	34		R
10.	4	202	33	53	153	193	263			234		155	225		203	34	94	O
11.	10	202	53	63	205	235	263								203	34	205	X
12.	6	202	43	53		193	263	114	164	234			215	285	203	34	94	K
13.	3,12	53			143	193	263		154						203	34	94	S
14.	4	192	252	53	143	193	263	94	154						203	34	84	L
15.	13	202	53	53	143	193	273	114		215						34	94	Q
16.	14	53	53		153	193	273		164	234	85	155	225			34	94	M
17.	15	53	272	53	133	193	263	124	164	234	85	155	225	295		34	94	B
18.	5	192	43	53	143	193	263	194	194	194	85				203	34	94	F
19.	11	202	184		143	193	273	165		244		285			203	34	104	W
20.	1	202	272	53	133	193	263	124	164	194	85	155	225	295		34	94	A
21.	13	192	252	53	133	193	263	94	164	234		125			203	34	94	H
22.	16	252	63		143	203	263	205					225	56		34	195	Y
23.	11	53	63	235	143	34	263	114	164	204	85	165	225		203	34	94	J
24.	16	53	63		285	196	206	206	216	226	236					34	94	Z
25.	10	202	63		143	193	273	315	194	234	85	215	225			34	104	P
26.	8	84	84			44	273		164	234	85	165				34	104	V
27.	5	202	53		143	193	263	114		234					203	34	94	N
28.	8	192	262	53	143	193	263	114	164	234			175		203	34	84	G