00 DSpace/Manakin Repository

Віртуальний тренажер «Мережа Хопфілда» для вибіркового освітнього компоненту «Інтелектуальні інформаційні системи»

Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.author Юлдашова, К. Б.
dc.contributor.author Uldashova, K. B.
dc.date.accessioned 2025-08-22T07:47:32Z
dc.date.available 2025-08-22T07:47:32Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.citation Факультет економіки та менеджменту ; наук. керівник І. В. Шелехов uk_UA
dc.identifier.uri https://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/14320
dc.description The qualification thesis is dedicated to the development of a virtual simulator for modeling the operation of a Hopfield network within the elective educational component "Intelligent Information Systems." The work examines the theoretical foundations of associative neural networks, particularly the Hopfield network, and their applications in pattern recognition and damaged data recovery tasks. Modern tools for visualization and software implementation of neural networks, as well as methods for training and parameter optimization, are analyzed. The developed simulator is designed to visually represent the operation of the Hopfield network, allowing users to experimentally explore its behavior, modify parameters, and observe the results of neuron state dynamics in real time. The simulator features an interactive interface that is convenient for use in the educational process. The object of the study is the process of modeling and visualizing a neural network that implements associative memory, while the subject of the study includes the models, methods, and information technology for modeling and visualizing the operation of the Hopfield network. The aim of the work is to create an interactive software tool that facilitates the effective learning of neural network principles. The simulator's functionality was tested using typical Hopfield network configurations. The test results confirmed the correctness of algorithm implementation and the effectiveness of the simulator as a learning tool. uk_UA
dc.description.abstract Кваліфікаційна робота присвячена розробці віртуального тренажера для моделювання роботи мережі Хопфілда в рамках вибіркового освітнього компоненту «Інтелектуальні інформаційні системи». У роботі розглянуто теоретичні засади функціонування асоціативних нейронних мереж, зокрема мережі Хопфілда, та їх застосування в задачах розпізнавання образів і відновлення пошкоджених даних. Проаналізовано сучасні засоби візуалізації та програмної реалізації нейронних мереж, а також методи навчання та оптимізації параметрів. Розроблений тренажер призначений для візуального представлення роботи мережі Хопфілда, що дозволяє користувачам експериментально досліджувати її поведінку, змінювати параметри та спостерігати результати динаміки станів нейронів у режимі реального часу. Тренажер має інтерактивний інтерфейс, зручний для використання в освітньому процесі. Об'єктом дослідження є процес моделювання та візуалізації нейронної мережі, що реалізує асоціативну пам’ять, а предметом дослідження – моделі, методи та інформаційна технологія моделювання та візуалізації роботи мережі Хопфілда. Метою роботи є створення інтерактивного програмного засобу, який сприяє ефективному засвоєнню принципів роботи нейронних мереж. Проведено тестування функціональності тренажера на прикладах типових конфігурацій мережі Хопфілда. Результати тестування підтвердили правильність реалізації алгоритмів та ефективність тренажера як навчального інструменту. uk_UA
dc.language.iso other uk_UA
dc.publisher СНАУ uk_UA
dc.subject Мережа Хопфілда uk_UA
dc.subject віртуальний тренажер uk_UA
dc.subject асоціативна пам’ять uk_UA
dc.subject Hopfield network uk_UA
dc.subject virtual simulator uk_UA
dc.subject associative memory uk_UA
dc.title Віртуальний тренажер «Мережа Хопфілда» для вибіркового освітнього компоненту «Інтелектуальні інформаційні системи» uk_UA
dc.title.alternative Virtual Simulator "Hopfield Network" for the Elective Educational Component "Intelligent Information Systems" uk_UA
dc.type Other uk_UA


Долучені файли

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу