Дипломна робота Сучасні нейрокомпютери та нейронні мережі. Оформлення і подання документів для призначення пенсії Сучасні нейрокомпютери та нейронні мережі. - презентация

1 Дипломна робота Сучасні нейрокомпютери та нейронні мережі. Оформлення і подання документів для призначення пенсії Сучасні нейрокомпютери та нейронні мережі. Оформлення і подання документів для призначення пенсії Розробив Мощинський Сергій

2 Мета дипломної роботи Розглянути принципи побудови нейрокомпютерних систем Описати архітектуру нейрокомпютерних систем та мереж Описати можливості практичного застосування нейросистем в сучасних умовах ???

3 Зміст Розділ І. Сучасні нейрокомпютери та нейронні мережі Розділ ІІ. Оформлення і подання документів для призначення пенсії Розділ ІІІ. Наукова організація праці, техніка безпеки та безпека життєдіяльності при роботі на ПК

4 В І розділі Нейронні мережі – основні поняття та визначення Нейронні мережі – основні поняття та визначення Основні моделі нейронних мереж Основні моделі нейронних мереж Модель Маккалоха Модель Маккалоха Модель Розенблата Модель Розенблата Модель Хопфілда Модель Хопфілда Мережі зі зворотним розповсюдженням Мережі зі зворотним розповсюдженням

5 В І розділі Основні алгоритми навчання і функціонування нейронних мереж Основні алгоритми навчання і функціонування нейронних мереж Алгоритм навчання з вчителем Алгоритм навчання з вчителем Алгоритм навчання без вчителя Алгоритм навчання без вчителя Алгоритми функціонування мереж Хопфілда і Хемінга Алгоритми функціонування мереж Хопфілда і Хемінга Галузі використання і задачі розвязувані за допомогою нейронних мереж Галузі використання і задачі розвязувані за допомогою нейронних мереж

6 В ІІ розділі Загальні положення Загальні положення Документи, необхідні для призначення пенсії Документи, необхідні для призначення пенсії Форма і порядок заповнення подання Форма і порядок заповнення подання Форма і порядок заповнення довідки про заробіток для обчислення пенсії Форма і порядок заповнення довідки про заробіток для обчислення пенсії

7 В ІІІ розділі Загальні поняття охорони праці Загальні поняття охорони праці Загальні вимоги до робочого місця оператора КН Загальні вимоги до робочого місця оператора КН Шляхи збереження працездатності і підвищення продуктивності праці на виробництві Шляхи збереження працездатності і підвищення продуктивності праці на виробництві

8 Риси живих нейронних мереж покладені в основу штучних: простий обробний елемент – нейрон; простий обробний елемент – нейрон; дуже велике число нейронів бере участь в обробці інформації; дуже велике число нейронів бере участь в обробці інформації; масована паралельність обробки інформації; масована паралельність обробки інформації;

9 Риси живих нейронних мереж покладені в основу штучних: один нейрон зв'язаний з великим числом інших нейронів (глобальні зв'язки); один нейрон зв'язаний з великим числом інших нейронів (глобальні зв'язки); що змінюються по вазі зв'язку між нейронами. що змінюються по вазі зв'язку між нейронами.

10 Штучний нейрон: Прототипом для створення нейрона послужив біологічний нейрон головного мозку. Прототипом для створення нейрона послужив біологічний нейрон головного мозку.

11 Спрощене функціонування нейрона: нейрон одержує від дендридів набір (вектор) вхідних сигналів; нейрон одержує від дендридів набір (вектор) вхідних сигналів; у тілі нейрона оцінюється сумарне значення вхідних сигналів. Однак входи нейрона нерівнозначні. Кожен вхід характеризується деяким ваговим коефіцієнтом, що визначає важливість інформації, що надходить по ньому; у тілі нейрона оцінюється сумарне значення вхідних сигналів. Однак входи нейрона нерівнозначні. Кожен вхід характеризується деяким ваговим коефіцієнтом, що визначає важливість інформації, що надходить по ньому;

12 Спрощене функціонування нейрона: нейрон формує вихідний сигнал, інтенсивність якого залежить від значення обчисленого скалярного добутку. Якщо - воно не перевищує деякого заданого порогу, то вихідний сигнал не формується зовсім – нейрон "не спрацьовує"; нейрон формує вихідний сигнал, інтенсивність якого залежить від значення обчисленого скалярного добутку. Якщо - воно не перевищує деякого заданого порогу, то вихідний сигнал не формується зовсім – нейрон "не спрацьовує"; вихідний сигнал надходить на аксон і передається дендридам інших нейронів. вихідний сигнал надходить на аксон і передається дендридам інших нейронів.

13 Результати теорії Маккалоха: розроблена модель нейрона як найпростішого процесорного елементу, що виконує обчислення перехідної функції від скалярного добутку вектора вхідних сигналів і вектора вагових коефіцієнтів; розроблена модель нейрона як найпростішого процесорного елементу, що виконує обчислення перехідної функції від скалярного добутку вектора вхідних сигналів і вектора вагових коефіцієнтів;

14 Результати теорії Маккалоха: запропонована конструкція мережі таких елементів для виконання логічних і арифметичних операцій; запропонована конструкція мережі таких елементів для виконання логічних і арифметичних операцій; зроблено основне припущення про те, що така мережа здатна навчатися, розпізнавати образи, узагальнювати отриману інформацію. зроблено основне припущення про те, що така мережа здатна навчатися, розпізнавати образи, узагальнювати отриману інформацію.

15 Алгоритм навчання персептрона виглядає наступним чином: системі пред'являється еталонний образ; системі пред'являється еталонний образ; якщо виходи системи спрацьовують правильно, вагові коефіцієнти зв'язків не змінюються; якщо виходи системи спрацьовують правильно, вагові коефіцієнти зв'язків не змінюються; якщо виходи спрацьовують неправильно, ваговим коефіцієнтам дається невелике збільшення убік підвищення якості розпізнавання. якщо виходи спрацьовують неправильно, ваговим коефіцієнтам дається невелике збільшення убік підвищення якості розпізнавання.

16 Структурна схема мережі Хопфілда: Вона складається з єдиного шару нейронів, число яких є одночасно числом входів і виходів мережі. Кожен нейрон зв'язаний синапсами зі всіма іншими нейронами, а також має один вхідний синапс, через який здійснюється введення сигналу. Вихідні сигнали, як звичайно, утворюються на аксонах. Вона складається з єдиного шару нейронів, число яких є одночасно числом входів і виходів мережі. Кожен нейрон зв'язаний синапсами зі всіма іншими нейронами, а також має один вхідний синапс, через який здійснюється введення сигналу. Вихідні сигнали, як звичайно, утворюються на аксонах.

17 Структурна схема мережі Хопфілда:

18 Структурна схема мережі Хеммінга: Коли немає необхідності, щоб мережа в явному вигляді видавала зразок, тобто досить, скажемо, одержувати номер зразка, асоціативну пам'ять успішно реалізує мережа Хеммінга. Коли немає необхідності, щоб мережа в явному вигляді видавала зразок, тобто досить, скажемо, одержувати номер зразка, асоціативну пам'ять успішно реалізує мережа Хеммінга. Характеризується меншими витратами на пам'ять і обсягом обчислень. Характеризується меншими витратами на пам'ять і обсягом обчислень.

19 Структурна схема мережі Хеммінга:

20 Структурна схема двонаправленої асоціативної памяті: Обговорення мереж, що реалізують асоціативну пам'ять, було б неповним без хоча б короткого згадування про двонаправлену асоціативну пам'ять (ДАП). Вона є логічним розвитком парадигми мережі Хопфилда, до якої для цього досить додати другий шар. Обговорення мереж, що реалізують асоціативну пам'ять, було б неповним без хоча б короткого згадування про двонаправлену асоціативну пам'ять (ДАП). Вона є логічним розвитком парадигми мережі Хопфилда, до якої для цього досить додати другий шар.

21 Структурна схема двонаправленої асоціативної памяті:

22 Застосування нейронних мереж можливе в таких випадках: відсутній алгоритм або не відомі принципи вирішення задачі, але накопичене достатнє число прикладів; відсутній алгоритм або не відомі принципи вирішення задачі, але накопичене достатнє число прикладів; проблема характеризується великими обсягами вхідної інформації; проблема характеризується великими обсягами вхідної інформації; дані неповні або надлишкові, зашумлені, частково суперечливі. дані неповні або надлишкові, зашумлені, частково суперечливі.

23 Обробка нейронною мережею багатомірних векторів речовинних змінних: контроль кредитних карток. Сьогодні 60% кредитних карток у США обробляються за допомогою нейромережних технологій; контроль кредитних карток. Сьогодні 60% кредитних карток у США обробляються за допомогою нейромережних технологій; система автоматизованого контролю безпечного збереження ядерних виробів; система автоматизованого контролю безпечного збереження ядерних виробів;

24 Обробка нейронною мережею багатомірних векторів речовинних змінних: система схованого виявлення речовин за допомогою системи на базі теплових нейронів і за допомогою нейрокомпютерів на замовлених цифрових нейрочіпах. система схованого виявлення речовин за допомогою системи на базі теплових нейронів і за допомогою нейрокомпютерів на замовлених цифрових нейрочіпах.

25 Використання нейронних мереж: Банки і страхові компанії: Банки і страхові компанії: автоматичне зчитування чеків і фінансових документів; автоматичне зчитування чеків і фінансових документів; перевірка вірогідності підписів; перевірка вірогідності підписів; прогнозування змін економічних показників. прогнозування змін економічних показників. Служба безпеки: Служба безпеки: розпізнавання осіб, голосів, відбитків пальців. розпізнавання осіб, голосів, відбитків пальців.

26 Використання нейронних мереж: Нафтова і хімічна промисловість: Нафтова і хімічна промисловість: аналіз геологічної інформації; аналіз геологічної інформації; ідентифікація несправностей устаткування; ідентифікація несправностей устаткування; розвідка покладів мінералів за даними аерофотознімань; розвідка покладів мінералів за даними аерофотознімань; аналіз складів домішок; аналіз складів домішок; керування процесами. керування процесами.

27 Використання нейронних мереж: Військова промисловість і аеронавтика: Військова промисловість і аеронавтика: обробка звукових сигналів; обробка звукових сигналів; обробка радарних сигналів; обробка радарних сигналів; обробка інфрачервоних сигналів; обробка інфрачервоних сигналів; узагальнення інформації; узагальнення інформації; автоматичне пілотування. автоматичне пілотування.

28 Використання нейронних мереж: Промислове виробництво: Промислове виробництво: керування маніпуляторами, якістю, процесами; керування маніпуляторами, якістю, процесами; виявлення несправностей; виявлення несправностей; керування голосом. керування голосом. Телебачення і зв'язок: Телебачення і зв'язок: адаптивне керування мережею зв'язку; адаптивне керування мережею зв'язку; стиск і відновлення зображення. стиск і відновлення зображення.

29 Використання нейронних мереж: Адміністративне обслуговування: Адміністративне обслуговування: автоматичне зчитування документів; автоматичне зчитування документів; автоматичне розпізнавання штрихових кодів. автоматичне розпізнавання штрихових кодів. Біомедична промисловість: Біомедична промисловість: аналіз рентгенограм; аналіз рентгенограм; виявлення відхилень у ЕКГ. виявлення відхилень у ЕКГ.

30 Закон України "Про пенсійне забезпечення": гарантує всім непрацездатним громадянам України право на матеріальне забезпечення за рахунок суспільних фондів споживання шляхом надання трудових і соціальних пенсій, а також регулює порядок призначення пенсій громадянам України.

31 Види державних пенсій: трудові трудові за віком, за віком, за вислугу років, за вислугу років, по інвалідності, по інвалідності, у випадку втрати годувальника; у випадку втрати годувальника; соціальні. соціальні.

32 Право на пенсію за віком мають: чоловіки – після досягнення 60 років та маючи стаж роботи не менш як 25 років; чоловіки – після досягнення 60 років та маючи стаж роботи не менш як 25 років; жінки – після досягнення 55 років і маючи стаж роботи не менш як 20 років. жінки – після досягнення 55 років і маючи стаж роботи не менш як 20 років.

33 Оформлення списку працівників на призначення пенсій: Оформлення документів для призначення пенсій справа не одного дня, готувати їх треба завжди заздалегідь. Оформлення документів для призначення пенсій справа не одного дня, готувати їх треба завжди заздалегідь.

34 Оформлення документів для призначення пенсій: власник або уповноважений ним орган розглядає заяву та оформляє документи для призначення трудової пенсії тільки працівникам даного підприємства; власник або уповноважений ним орган розглядає заяву та оформляє документи для призначення трудової пенсії тільки працівникам даного підприємства; заява про переведення з однієї пенсії на іншу подається до відділу соціального захисту населення за місцем проживання; заява про переведення з однієї пенсії на іншу подається до відділу соціального захисту населення за місцем проживання;

35 Оформлення документів для призначення пенсій: заява про призначення трудової пенсії іншим громадянам подається вказаними особами безпосередньо в районний відділ соціального захисту населення за місцем проживання заявника; заява про призначення трудової пенсії іншим громадянам подається вказаними особами безпосередньо в районний відділ соціального захисту населення за місцем проживання заявника; звернення за призначенням пенсії може здійснюватись в будь-який час після настання права на пенсію без будь- яких обмежень. звернення за призначенням пенсії може здійснюватись в будь-який час після настання права на пенсію без будь- яких обмежень.

36 Форма і порядок заповнення подання подання заповнюється на спеціальному бланку працівниками кадрової служби і додається до інших документів; подання заповнюється на спеціальному бланку працівниками кадрової служби і додається до інших документів; дати в поданні проставляються трьома парами арабських цифр, розділених крапками, ; суми записуються у вигляді 150,20. дати в поданні проставляються трьома парами арабських цифр, розділених крапками, ; суми записуються у вигляді 150,20.

37 Форма і порядок заповнення подання Відповідальність за правильність заповнення подання несуть працівник підприємства, установи, організації, кооперативу, на якого покладено обов'язок підготовки і подання документів для призначення пенсій, та посадові особи, які підписали подання. Відповідальність за правильність заповнення подання несуть працівник підприємства, установи, організації, кооперативу, на якого покладено обов'язок підготовки і подання документів для призначення пенсій, та посадові особи, які підписали подання.

38 Зміна працездатності оператора за робочий цикл період втягування в роботу (І); період втягування в роботу (І); період стійкої працездатності (II); період стійкої працездатності (II); період субкомпенсації (III); період субкомпенсації (III); період втоми (IV). період втоми (IV).

39 Збільшення періоду стійкої працездатності можна досягти: раціоналізацією робочого місця; раціоналізацією робочого місця; вдосконаленням засобів праці та трудового процесу; вдосконаленням засобів праці та трудового процесу; комфортними умовами праці; комфортними умовами праці; правильним поєднанням режимів праці та відпочинку; правильним поєднанням режимів праці та відпочинку;

40 Збільшення періоду стійкої працездатності можна досягти: боротьбою з монотонністю; боротьбою з монотонністю; оптимальним рівнем напруження психофізіологічних функцій; оптимальним рівнем напруження психофізіологічних функцій; зменшенням статичних навантажень; зменшенням статичних навантажень; високою мотивацією праці. високою мотивацією праці.

41