Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Microsoft Excel

Найважливіша особливість нейронної мережі, яка свідчить про її широкі можливості і величезний потенціал, полягає в паралельній обробці інформації всіма ланками. При величезній кількості міжнейронних зв’язків це дозволяє значно прискорити процес обробки інформації. У багатьох випадках стає можливим перетворення сигналів в реальному часі. Крім того, при великому числі міжнейронних з’єднань мережа набуває стійкість до помилок, що виникають на деяких лініях. Функції пошкоджених зв’язків беруть на себе справні лінії, в результаті чого діяльність мережі не зазнає суттєвих втрат.
Інша не менш важлива властивість – здатність до навчання та узагальненню накопичених знань. Нейронна мережа має риси штучного інтелекту. Натренована на обмеженій множині даних мережа здатна узагальнювати отриману інформацію і показувати хороші результати на даних, що не використовувалися в процесі навчання.

ВСТУП 3
1 РОЗРОБКА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ (СППР) ДЛЯ ПРОЕКТУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ 6
1.1 Нечітка логіка 11
1.2 Розробка нечіткої експертної системи, що діє на основі алгоритму Мамдані для 2-х умов 15
1.3 Вибір маршрутизатора і опис його характеристик 21
2 РОЗРАХУНОК ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТУ 24
2.1 Матричний алгоритм пошуку найменших шляхів 24
2.2 Програма роботи алгоритму в Microsoft Excel 27
3 РОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖНОГО АЛГОРИТМУ 29
3.1 Основні характеристики штучних нейронних мереж 29
3.2 Методи навчання штучних нейронних мереж 34
3.3 Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Microsoft Excel 38
ВИСНОВКИ 40
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 41