Применение нейросетей в задачах классификации и анализ временных рядов

Введение

Нейронные сети - это адаптивные системы для обработки и анализа данных, которые представляют собой математическую структуру, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующие такие его возможности, как способность к неформальному обучению, способность к обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, способность самостоятельно строить прогнозы на основе уже предъявленных временных рядов. Главным их отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику всюду, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления - иными словами, в области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходимы либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми и являются нейронные сети. Это и формирует актуальность курсовой работы.
Целью курсовой работы является изучение возможностей применения нейросетей в задачах классификации и анализе временных рядов. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:
- получить общие представления о нейросетях, определить понятие и сущность искусственной нейронной сети;
- ознакомиться с направлениями применения нейросетей;
- рассмотреть цели и содержание применения нейронных сетей для задач классификации;
- рассмотреть возможности использования нейронных сетей в качестве классификатора;
- привести алгоритм построения классификатора на основе нейронных сетей;
- рассмотреть возможности использования нейросетей в анализе временных рядов на основе теоретических и практических аспектов.
Объектом исследования являются нейронные сети, а предметом служат направления использования нейросетей - в общем, решение задач классификации и анализ временных рядов – в...