Магистерская диссертация на тему: Проектирование и разработка программного обеспечения

Введение

В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС), представляющих собой самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеческого мозга.

Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений НС. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. С помощью НС можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов, создавать самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по тексту.

В то время как на западе применение НС уже достаточно обширно, у нас это еще в некоторой степени экзотика - российские фирмы, использующие НС в практических целях, наперечет.

Проанализировав существующие продукты по таким критериям как стоимость, скорость, функциональность, требовательность к ресурсам, мы пришли к выводу, что целесообразнее разработать своё приложение, более быстрое, менее ресурсоёмкое и имеющее оптимальный набор функций для построения нейронной сети обратного распространения ошибки.

Целью этой дипломной работы является разработка системы, предназначенной для построения многослойной нейронной сети, обучаемой по алгоритму обратного распространения ошибки, которая могла бы применяться для решения широкого спектра задач, связанных с обработкой структурированных данных, представленных в виде таблиц. При этом область приложения системы может быть практически любой - механизмы, реализованные в системе, с успехом применяются на финансовых рынках, в страховании, торговле, телекоммуникациях, промышленности, медицине, в логистических и маркетинговых задачах и множестве других.

Оглавление

- Введение

- Аналитическая часть 1.1 Исследование предметной области

- Анализ существующих разработок

- Техническое задание Глава 2. Проектная часть

- Математическая модель задачи

- Обоснование выбора метода проектирования и средств разработки программного обеспечения

- Проектирование функциональной структуры

- Описание и иерархия основных классов

- Проектирование экранных форм системы Глава 3. Экспериментальная проверка ПО

- Постановка задачи и подготовка тестовых данных для эксперимента

- Тестирование и анализ результатов эксперимента Глава 4. Оценка экономической эффективности проекта

- Заключение

- Список литературы

- Приложения

Заключение

При выполнении данной дипломной работы мною был спроектирована и реализована система построения нейронной сети и произведен расчет экономических показателей при тиражировании программы.

В результате реализации данного проекта я получил теоретические знания о нейронных сетях обратного распространения ошибки и практические навыки в области определения требований заказчика, исследования предметной области, объектно-ориентированного проектирования сложных информационных систем.

В первой главе мы обсудили некоторые общие аспекты построения нейронных систем, их сущность и способы применения, так же мы рассмотрели существующие разработки и составили технические задание для нашей системы.

Во второй главе мы выбирали метод проектирования нашей системы и средства её разработки, после чего на основании математической модели системы и технического задания спроектировали функциональную структуру системы, её основные классы и интерфейсы.

Список литературы

Кредит

Возврат кредита

Итого: эффект от финансовой деятельности

4. Сальдо денежной наличности (1+2+3)

5. Сальдо денежной наличности нарастающим итогом