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控制论与编程

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Cherniltsev A. 多层神经网络在用户界面更新任务中的应用 // 控制论与编程. 2018. № 3. С. 38-47. DOI: 10.25136/2644-5522.2018.3.23061 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=23061

多层神经网络在用户界面更新任务中的应用

Cherniltsev Andrei

博士学位技术科学

乌拉尔联邦大学高等经济与管理学院系统分析与决策系副教授，以俄罗斯第一任总统叶利钦命名

620002, Russia, Sverdlovskaya oblast', g. Ekaterinburg, ul. Mira, 19, kab. I-301a

cherniltsev@mail.ru

DOI:

10.25136/2644-5522.2018.3.23061

评审日期

19-05-2017

出版日期

22-06-2018

注解: 研究的主题是形成正在改变的用户界面的参数的过程。作者考虑了使用神经网络方法处理特征和分类用户界面类别的可能性。为解决所研究的问题，对基于多层感知器的人工神经网络结构进行建模，编写训练数据集并利用该集对模拟神经网络进行训练。基于所获得的神经网络参数，构建并分析数学模型以解决所考虑的问题，对未在网络训练中使用的各种输入数据集研究所得数据。对于训练数据集的形成，神经网络的建模和训练，使用MathWorks MATLAB系统和神经网络工具箱扩展包，它允许您构建适合解决任务的神经网络。所进行的研究表明，使用基于多层感知器的直接传播神经网络可以充分解决通过一组输入特性对用户界面参数进行分类的任务。使用该解决方案时最重要的一点是选择正在创建的神经网络的体系结构以及准备用于构建神经网络的训练数据集。

出版日期:

用户界面, 建模, 用户界面, 神经网络, 建模, 分类, 神经网络, 更新资料, 分类, 培训课程, 更新资料, 测试, 培训课程, 感知器,感知器, 测试, Matlab的, 感知器,感知器, 模型, Matlab的, 模型

杂志

多层神经网络在用户界面更新任务中的应用