julia@ukrtop.com

Факультет: Вычислительная техника и информатика Кафедра: Прикладная математика и информатика Специальность: Программное обеспечение автоматизированных систем Группа: ПО-99а Тема магистерской работы: Исследование применимости генетических алгоритмов для оптимизации нейросетевых систем Руководитель: доцент, Федяев Олег Иванович Главная ДонНТУ Магистры ДонНТУ

    В данном разделе представлена подборка материалов 
по теме магистерской работы.

1

Evolving neural networks	Melanie Mitchell
An Introduction to Genetic Algorithms. First MIT Press, 1998
Часть книги (Chapter2. Genetic Algorithms in Problem Solving, p. 65-79), посвященная применению генетических алгоритмов при обучении и оптимизации нейронных сетей. Также решаются вопросы кодирования хромосом.

2

Reproduction, crossover, and mutation	David E. Goldberg
Genetic Algorithms in search, optimization and machine learning. Addison Wesley Longman, Inc., 2002
Часть книги (Chapter3. Computer Implemenattion of a Genetic Algorithm, p. 62-65), где рассматриваются основные операторы генетических алгоритмов: скрещивание, мутация и селекция. Здесь приведен код на Pascal, реализующий эти методы.

3

Архитектуры нейронных сетей	В. Дюк, А. Самойленко
Data mining. Учебный курс.
Часть книги (Глава 3. Нейросетевое представление неизвестных знаний и закономерностей. стр. 141-149), где описаны архитектуры различных искусственных нейронных сетей, а также их достоинства и недостатки.

4

Компьютерное проектирование двухступенчатых редукторов с оптимизацией передаточных чисел быстроходной и тихоходной ступеней	Блескун В.Ф., Красикова Н.А.,Соломка Ю.И.
Машинознавство і деталі машин/ Матеріали 5-ої регіональної науково-методичної конференції. - Донецьк: ДонНТУ. - 2003.
В статье приводится алгоритм распределения общего передаточного числа двухступенчатого редуктора с цилиндрическими зубчатыми передачами, обеспечив равноокунание колес в маслянную ванну при заданном отношении диаметров колес, а также с учетом типа пережач и механических свойств материалов, применяемых для их изготовления.

5

Применение генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей	Соломка Ю.И.
Четверта міжнародна студентська науково-практична конференція "Світ молоді - молодь світу". 15-17 квітня 2004 р. Матеріали конференції. Частина 1. - Вінниця: ВІ МАУП, 2004. - 85-90.
В статье рассматривается проблема обучения нейронных сетей. Сравниваются два алгоритма обучения: генетический алгоритм и алгоритм обратного распространения ошибки. Приведены результаты экспериментов по обучению НС.

6

Фундаментальная теорема ГА	Курейчик В.М.
Генетические алгоритмы. - Таганрог: изд-во ТРТУ, 1998. - 242 с.
Часть книги (Глава 2. Основные понятия генетических алгоритмов, стр. 65-71). Математические основы генетических алгоритмов. Влияние каждого генетического оператора на степень приспособленность хромосомы в популяции.

7

Genetic Generation of Connection Patterns for a Dynamic Artificial Neural Network	John G. Elias
Department of Electrical Emginneering University of Delaware Newark, DE. 19716 http://www.ee.udel.edu/~elias/neuromorphicSystems/data/Components/ps4.pdf
Статья посвящена настройке весовых коэффициентов динамической искусственной нейронной сети с помощью генетических алгоритмов.