Разработка программного модуля для моделирования и исследования нейронных сетей по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» для Б

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Мая 2013 в 17:44, дипломная работа

Описание работы

В рамках дипломного проекта необходимо разработать программу, которая по-зволяла бы студенту изучать особенности построения и использования нейронных сетей.
Разрабатываемая программа должна позволять студенту создавать нейронную сеть и обучать ее для решения определенных задач. Программа должна предоставлять удобный интерфейс и давать студенту возможность сохранять модель созданной нейрон-ной сети и загружать ее для дальнейших исследований. Также программа должна иметь локальную базу данных для хранения информации, необходимой для обучения сети.

Содержание работы

Перечень условных обозначений 3
Введение 5
1 Анализ технологии обработки информации в предметной области и определение требований к АСОИ 6
1.1 Сбор и анализ исходной информации 6
1.2 Определение требований к проектируемой АСОИ 17
1.2.1 Диаграмма вариантов использования 21
1.2.2 Диаграмма деятельности 33
1.2.3 Модель данных 34
Выводы 37
2 Создание модели АСОИ 38
2.1 Диаграмма классов 38
2.2 Диаграмма последовательности 45
2.3 Диаграмма состояний 46
2.4 Диаграмма деятельности 54
2.5 Диаграмма компонентов 54
2.6 Диаграмма размещения 57
Выводы 58
3 Разработка программного обеспечения 59
3.1 Выбор среды программирования 59
3.2 Разработка таблиц баз данных АСОИ 59
3.3 Разработка запросов 59
3.4 Разработка форм 61
3.5 Разработка вычислительных процедур обработки данных 62
3.6 Тестирование программного обеспечения 65
Заключение по проекту 69
4 Экономическая часть 70
4.1 Общая постановка к технико-экономическому обоснованию 70
4.2 Расчет трудоемкости (производительности) 71
4.3 Расчет единовременных затрат 76
4.4 Расчет годовых текущих издержек 80
4.5 Расчет показателей экономической эффективности 83
4.6 Организация внедрения системы и рекомендации по ее эксплуатации 84
4.7 Выводы и рекомендации 85
5 Охрана труда 86
5.1 Идентификация и анализ вредных и опасных факторов в проектируемом объекте 86
5.2 Технические, технологические, организационные решения по устранению опасных и вредных факторов, разработка защитных средств 89
5.3 Разработка мер безопасности при эксплуатации объекта проектирования 93
6 Энерго- и ресурсосбережение 96
Список использованных источников 104

Скачать архив (591.29 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

Дипломный проект Мельников И.И. гр. АСОИ-052искуст.doc

— 2.22 Мб (Скачать файл)

 

Таблица 37 – Operations

Метод

Описание

Параметры

nudErrorSquared_ValueChanged() do

Public

Запись значения погрешности

object [in] sender

EventArgs [in] e

 

nudMaxIteractions_ValueChanged() do

Public

Запись значения максимального количества итераций

object [in] sender

EventArgs [in] e

 


 

NeuralNetForm

Таблица 38 – Connections

Связь

Источник

Цель

Описание

Transition

Source -> Destination

Public

NeuralNetForm

Public

Закрытие программы

Закрытие основной формы (выход из приложения)

 

Transition Close

Source -> Destination

Public

LearningNeuralNetForm

Public

NeuralNetForm

 

Закрытие формы обучения нейронной сети

 


 

 

 

 

Продолжение таблицы 38

Связь

Источник

Цель

Описание

Transition learningNetToolStripMenuItem_Click

Source -> Destination

Public

NeuralNetForm

Public

LearningNeuralNetForm

 

Открытие формы обучения нейронной  сети

 

Transition Close

Source -> Destination

Public

LearningArraysForm

Public

NeuralNetForm

Закрытие формы для работы с обучающими массивами

Transition Close

Source -> Destination

Public

NeuralNetVizForm

Public

NeuralNetForm

Закрытие формы со схемой нейронной  сети

Transition Close

Source -> Destination

Public

UseNeuralNetForm

Public

NeuralNetForm

Закрытие формы опроса нейронной сети

 

Transition btnUseNet_Click

Source -> Destination

Public

NeuralNetForm

 

Public

UseNeuralNetForm

 

Открытие формы опроса нейронной сети

 

Transition createArrayToolStripMenuItem_Click

Source -> Destination

Public

NeuralNetForm

 

Public

LearningArraysForm

 

Открытие формы для работы с обучающими массивами

Transition btnNeuralNetViz_Click

Source -> Destination

Public

NeuralNetForm

 

Public

NeuralNetVizForm

 

Открытие формы со схемой нейронной сети

 

Transition

Source -> Destination

Public

Запуск программы

Public

NeuralNetForm

 

 


 

 

 

 

Таблица 39 – Operations

Метод

Описание

Параметры

NeuralNetForm_Load() entry

Public

Загрузка элементов формы

object [in] sender

EventArgs [in] e

 

nudLayersNumber_ValueChanged() do

Public

Запись количества слое в сети

object [in] sender

EventArgs [in] e

 

dgrLayerNeurons_CellBeginEdit() do

Public

Начало ввода количества нейронов в каждом слое

object [in] sender

DataGridViewCellCancelEventArgs [in] e

 

dgrLayerNeurons_CellEndEdit() do

Public

Окончание ввода количество нейронов в каждом слое

object [in] sender

DataGridViewCellCancelEventArgs [in] e

 

cbActivationFuncionType_SelectedIndexChanged() do

Public

Выбор типа активационной функции

object [in] sender

EventArgs [in] e

 

saveNetAsToolStripMenuItem_Click() do

Public

Сохранение модели нейронной сети в файл

object [in] sender

EventArgs [in] e

 

openNetToolStripMenuItem_Click() do

Public

Загрузка модели нейронной сети из файла

object [in] sender

EventArgs [in] e

 

saveNetToolStripMenuItem_Click() do

Public

Повторное сохранение модели нейронной сети в ранее созданный файл

object [in] sender

EventArgs [in] e

 


 

 

NeuralNetVizForm

Таблица 40 – Connections

Связь

Источник

Цель

Описание

Transition Close

Source -> Destination

Public

NeuralNetVizForm

Public

NeuralNetForm

Закрытие формы со схемой нейронной  сети

Transition btnNeuralNetViz_Click

Source -> Destination

Public

NeuralNetForm

Public

NeuralNetVizForm

Открытие формы со схемой нейронной  сети


 

Таблица 41 – Operations

Метод

Описание

Параметры

NeuralNetVizForm_Load() entry

Public

Загрузка элементов формы и  схемы сети

object [in] sender

EventArgs [in] e

 


 

UseNeuralNetForm

Таблица 42 – Connections

Связь

Источник

Цель

Описание

Transition Close

Source -> Destination

Public

UseNeuralNetForm

Public

NeuralNetForm

Закрытие формы опроса нейронной сети

 

Transition btnUseNet_Click

Source -> Destination

Public

NeuralNetForm

 

Public

UseNeuralNetForm

 

Открытие формы опроса нейронной сети

 


 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 43 – Operations

Метод

Описание

Параметры

UseNeuralNetForm_Load() entry

Public

Загрузка элементов формы (схемы сети и таблицы для ввода значений входных сигналов)

object [in] sender

EventArgs [in] e

dgrInputSignals_CellBeginEdit() do

Public

Начало ввода значения входного сигнала

object [in] sender

DataGridViewCellCancelEventArgs [in] e

dgrInputSignals_CellEndEdit() do

Public

Окончание ввода значения входного сигнала

object [in] sender

DataGridViewCellCancelEventArgs [in] e

btnAsk_Click() do

Public

Процедура опроса сети

object [in] sender

EventArgs [in] e


 

2.4 Диаграмма деятельности

В данном разделе рассмотрены  диаграммы деятельности для двух важных методов класса-модели Net: метод AddNeuron и метод Ask.

Метод AddNeuron предназначен для добавления нового нейрона с заданной активационной функцией и значением порога (для линейной активационной функции) в заданный слой.

В нее передаются следующие параметры:

  • layerNum – номер слоя, в который будет добавлен новый нейрон;
  • activationFunctionType – тип активационной функции;
  • threshold – порог.

Метод Ask предназначен для опроса сети и на вход принимает один параметр – список входных сигналов inputSignals.

Диаграммы деятельности для данных методов приведены в графической части. Код методов приведен в пункте 3.5.

2.5 Диаграмма компонентов

Исполняемый файл модели состоит из четырех основных компонентов:

набор пользовательских форм и управляющих классов для них;

набор классов-моделей для описаний нейронной сети и ее элементов;

набор классов-оберток таблиц и классов-адаптеров для более удобной работы с базой данных;

основной управляющий класс программы Program.

Также программа использует данные об обучающих массивах, хранящиеся в базе данных NNTrainingDB.mdf.

Диаграмма компонентов представлена в графической части. Ниже представлены таблицы с описанием связей (Connections) между основными компонентами программы.

NNTrainingDB.mdf

База данных для хранения обучающих  массивов

Таблица 44 – Connections

Связь

Источник

Цель

Описание

Dependency

Source -> Destination

Public

NNTrainingDBDataSet.xsd

 

Public

NNTrainingDB.mdf

 

Обертки таблиц и адаптеры используют данные из таблиц базы данных (обучающие массивы и обучающие пары)

 


 

NNTrainingDBDataSet.xsd

Файл оберток таблиц базы данных и адаптеров к ним

Таблица 45 – Connections

Связь

Источник

Цель

Описание

Dependency

Source -> Destination

Public

NNTrainingDBDataSet.xsd

 

Public

NNTrainingDB.mdf

 

Обертки таблиц и адаптеры используют данные из таблиц базы данных (обучающие массивы и обучающие пары)

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.Forms

 

Public

NNTrainingDBDataSet.xsd

 

Управляющие классы форм используют методы адаптеров таблиц базы данных для работы с данными

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.exe

Public

NNTrainingDBDataSet.xsd

Исполняемый файл содержит обертки для таблиц базы данных и адаптеры к ним


 

 

NeuralNet.exe

Исполняемый файл программы

Таблица 46 – Connections

Связь

Источник

Цель

Описание

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.exe

 

Public

NeuralNet.Forms

 

Исполняемый файл включает в себя набор форм и управляющих классов

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.exe

 

Public

NeuralNet.Lib

 

Исполняемый файл включает в себя набор классов-моделей для описания нейронной сети и ее элементов

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.exe

 

Public

Program.cs

 

Исполняемый файл включает в себя основной управляющий класс программы

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.exe

 

Public

NNTrainingDBDataSet.xsd

 

Исполняемый файл содержит обертки для таблиц базы данных и адаптеры к ним


 

Program.cs

Основной управляющий класс  программы

Таблица 47 – Connections

Связь

Источник

Цель

Описание

Dependency

Source -> Destination

Public

Program.cs

 

Public

NeuralNet.Lib

 

Основной управляющий класс  использует объект класса-модели нейронной сети, который описывает структуру текущей модели нейронной сети

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.exe

Public

Program.cs

Исполняемый файл включает в себя основной управляющий класс программы

Dependency

Source -> Destination

Public

NeuralNet.Forms

 

Public

Program.cs

 

Основная форма программы открывается с помощью методов основного управляющего класса


<p class="dash041e_0431_044b_0447_043d_044b_0439"

Информация о работе Разработка программного модуля для моделирования и исследования нейронных сетей по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» для Б