Модели и алгоритмы распределенного решения задач нейросетевого моделирования

Содержание
Введение.
1 Технологии нейросетевого моделирования
1.1 Искусственные нейронные сети.
1.2 Применение генетических алгоритмов для параметрической настройки и синтеза структуры нейросетевой модели
1.3 Применение многокритериальных генетических алгоритмов для синтеза структуры нейросетевой модели
1.4 Применение параллельных генетических алгоритмов для синтеза
структуры нейросетевой модели
Выводы.
2 Выбор эффективной конфигу рации гетерогенной вычислительной сети для решения сложных задач
2.1 Модель оценки производительности гетерогенной вычислительной сети клиентсерверной архитектуры.
2.2 Модель оценки надежности гетерогенной вычислительной сети клиентсерверной архитектуры радиального типа
2.3 Модель оценки эффективности однородной вычислительной сети
с программируемой структурой.
2.4 Постановка задачи выбора эффективной конфигурации гетерогенной
вычислительной сети
Выводы.
3 Практическая реализация моделей и алгоритмов.
3.1 Программная система Генетические алгоритмы выбора структуры и настройки искусственных нейронных сетей.
3.2 Система автоматизации проектирования нейросетевых моделей параллельными многокритериальными генетическими алгоритмами
3.3 Автоматизированная система поддержки принятия решений при выборе эффективной структуры гетерогенной вычислительной сети
3.4 Проверка работоспособности системы автоматизации проектирования
нейросетевых моделей параллельными многокритериальными
генетическими алгоритмами
3.5 Проверка работоспособности автоматизированной системы поддержки принятия решений при выборе эффективной структуры гетерогенной
вычислительной сети
Выводы.
Заключение.
Список использованных источников