|
Kategorie: Diplomové, bakalářské práce |
Tento dokument chci!
Práce popisuje základy principu funkčnosti neuronů a vytvoření umělých neuronových sítí. Je zde důkladně popsána struktura a funkce neuronů a ukázán nejpoužívanější algoritmus pro učení neuronů. Základy fuzzy logiky, včetně jejich výhod a nevýhod, jsou rovněž prezentovány. Detailněji je popsán algoritmus zpětného šíření chyb a adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém. Tyto techniky poskytují efektivní způsoby učení neuronových sítí.
Each neuron has
associated with level stimulus, above which nerve pulse action potential
will generated. increasing the stimulation, the density of
impulses will increase well.
2. There they are connected other neurons (called
interneurons). This means
that, neuron charged and ready produce electrical pulse.
Before neuron becomes stimulated (at its poise), polarized. Finally, the result the processing passed the output neurons
which stimulate muscles glands affect the outside world. 2. means more pulses per second. This mechanism is
responsible for all our actions from simple reflexes consciousness itself [2]. Each pulse
is only couple milliseconds wide. Only when receives enough stimulation, from one more
sources will initiate pulse which travels couple hundred meters per second
[2].2 Operation neurons
After reviewing how the neurons form network, the next step to
understand the function each individual neuron.3 The action potential ([2])
With the help oscilloscope, able monitor these pulses. When neuron stimulated by
another neuron (or outside influences case sensory neurons), produces
pulses, called “action potentials”.4
The input information goes through the long axons the sensory neurons into
the spinal cord and brain.
Fig.
