ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3
ФРАКТАЛЫ
Задание на лабораторную работу
Разработать проект для построения геометрического или алгебраического фрактала (выбор фрактала остается на усмотрение студента). Количество итераций работы алгоритма построения фрактала должно вводиться пользователем.
Визуализировать полученную кривую можно любым удобным способом, например, с использованием MathCad, Scilab, PythonTurtle и др.
Примеры геометрических фракталов:
1.1. треугольник Серпинского
1.2. триадная кривая Коха
1.3. «Снежинка» Коха
1.4. ковер Серпиского
1.5. фрактал «Драконова ломаная»
1.6. фрактал «Дракон Хартера-Хейтуэя»
1.7. Кривая Гильберта
1.8. фрактал «Закрученный квадрат»
Примеры алгебраических фракталов:
1.9. множество Жулиа
1.10. мандельбротовы облака
1.11. фрактал Ньютона
1.12. фрактал Паук
1.13. фрактал множество Аполлона
1.14. фрактал Биоморфы
Методические рекомендации по выполнению лабораторных работ
Выполнение лабораторной работы базируется на знаниях, полученных на лекциях и в ходе ознакомления с литературой по курсу в процессе выполнения самостоятельной работы.
Лабораторная работа считается выполненной, если проведена защита проделанной работы.
Защита проводится в три этапа:
1) Демонстрируются результаты выполнения задания.
2) Предоставляется отчет по лабораторной работе.
Содержание отчета
· титульный лист (образец титульного листа в Приложении А);
· задание на лабораторную работу (с указанием названия фрактала);
· краткое описание алгоритма построения фрактала;
· текст программы;
· результаты работы программы.
3) При помощи тестового примера доказывается, что результат, получаемый при выполнении программы правильный.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Задание на лабораторную работу
1. Обучите однослойный перцептрон реализовывать булевы функции «И» и «ИЛИ».
2. (+ 2 бонусных балла) С помощью нейронной сети необходимо перекодировать строчные буквы в прописные. На вход сети подается код строчной буквы, на выходе должен быть получен код прописной.
3. (+ 2 бонусных балла) Реализуйте с помощью нейронной сети преобразование градусов в радианы.
4. (+ 5 бонусных баллов) Реализуйте с помощью нейронной сети распознавание печатных символов (цифр). При этом необходимо подготовить эталонные (обучающие) и искаженные образы печатных символов в виде набора графических файлов. Исследовать зависимость качества работы НС от числа нейронов в скрытом слое.
Рис. 1. Примеры эталонных образов.
Методические рекомендации по выполнению лабораторных работ
Выполнение лабораторной работы базируется на знаниях, полученных на лекциях и в ходе ознакомления с литературой по курсу в процессе выполнения самостоятельной работы.
Лабораторная работа считается выполненной, если проведена защита проделанной работы.
Защита проводится в три этапа:
1) Демонстрируются результаты выполнения задания.
2) Предоставляется отчет по лабораторной работе.
Содержание отчета
· титульный лист (образец титульного листа в Приложении А);
· задание на лабораторную работу;
· краткое описание процесса обучения нейронной сети;
· текст программы;
· результаты работы программы. В любом выбранном студентом задании должна быть предусмотрена возможность ввода начального значения весовых коэффициентов (либо, если значения весов не задаются пользователем, задание весов должно происходить случайным образом). Если в процессе обучения НС используется метод градиентного спуска, то должны быть представлены результаты для, как минимум, трех значения скорости обучения (learning rate).
Приложение А
Титульный лист отчета