Дневник прОИЗВОДСТВЕНной практики

Содержание

1 График прохождения практики.. 4

2 Табель прОИЗВОДСТВЕНной практики.. 5

3 Дневник прОИЗВОДСТВЕНной практики.. 6

4 Отчет по прОИЗВОДСТВЕНной практике.. 7

5 замечания руководителя прОИЗВОДСТВЕНной практики.. 19

6 отзыв руководителя прОИЗВОДСТВЕНной практики.. 20

Кафедра информационных систем и технологий

ЗАДАНИЕ

на производственную практику

Студенту __Каюковой А.С.__________________________группы ___ 6303 _____

Выполнение задания необходимо производить в соответствии с программой данной практики по следующим этапам:

1. Изучение методов аппроксимативного анализа

2. Изучение аппроксимативных возможностей нейросетей

3. Изучение и разработка методики построения нейросети с оптимальной архитектурой для решения задачи аппроксимации

4. Изучение алгоритмов обучения нейросети

5. Разработка информационно-логической модели АИС аппроксимативного анализа

Руководитель практики от предприятия:

Начальник отдела (Подпись, дата) Иванов Е.И.

(печать)

Руководитель практики от кафедры:

к.т.н., доцент Солдатова О.П. (или Лёзина И.В. или Соловьёва Я.В.)

График прохождения практики

№ п.п.	Наименование предприятия, отдела	В качестве кого работает или стажируется		Фамилия имя, отчество, должность руководителя практики от предприятия	Примечание
	ООО «Хоулмонт»	практикант	07.07.14 - 18.07.14	Иванов Евгений Иванович, начальник отдела	(Подпись)

Табель прОИЗВОДСТВЕННОЙ практики

Дата	Содержание или наименование проделанной работы	Место работы	Время работы	Отметки руководителя практики от предприятия
начало	конец
	Получение задания на преддипломную практику	ООО «Хоулмонт»	07.07.2014	08.07.2014	(Подпись)
	Изучение методов аппроксимативного анализа	ООО «Хоулмонт»	09.07.2014	10.07.2014	(Подпись)
	Изучение аппроксимативных возможностей нейросетей	ООО «Хоулмонт»	11.07.2014	13.07.2014	(Подпись)
	Изучение алгоритмов обучения нейросети	ООО «Хоулмонт»	14.07.2014	16.07.2014	(Подпись)
	Разработка информационно-логической модели АИС аппроксимативного анализа	ООО «Хоулмонт»	17.07.2014	18.07.2014	(Подпись)

Дневник прОИЗВОДСТВЕНной практики

07.07.2014 – 08.07.2014 Получение задания на производственную практику

· Постановка задачи, определение основных этапов, работ, источников информации.

09.07.2014– 10.07.2014 Изучение методов аппроксимативного анализа.

· Ознакомление с математическими основами теории аппроксимации функций.

· Ознакомление с научными работами, в частности: С.А. Прохоров «Аппроксимативный анализ случайных процессов», СГАУ, 2001 – 329с.;«Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей» А.Н. Горбань,Сибирский журнал вычислительной математики, 1998. Т.1, №1, с.12-24;

11.07.2014 – 13.07.2014 Изучение аппроксимативных возможностей нейросетей.

· Ознакомление с научными работами, посвященными использованию нейросетевого аппарата для решения задачи аппроксимации, качеству аппроксимативных возможностей нейросети, в частности:

– Осовский С. «Нейронные сети для обработки информации» / Пер. с польского И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.

– Norbert Jankowski, Department of Computer Methods Nicholas Copernicus University «Approximation and classification with RBF-type Neural Networks using exible local and semi-local transfer functions», 4th Conference on Neural Networks and Their Applications, pages 77-82, Zakopane, Poland, May 1999.

– «Local RBF Approximation for Scattered Data Fitting with Bivariate Splines» Oleg Davydov, Mathematisches Institut Justus-Liebig-Universit at Giessen, Alessandra Sestini and Rossana Morandi, Dipartimento di Energetica Universit_ a di Firenze.

· Выбор RBF-сети в качестве аппроксиматора наилучшего качества.

14.07.2014 – 16.07.2014 - Изучение алгоритмов обучения нейросети

· Изучение алгоритмов обучения нейросети.

· Выбор алгоритма, построение схемы алгоритма обучения в соответствии со спецификой выбранного типа сети.

17.07.2014 – 18.07.2014 Разработка информационно-логической модели АИС аппроксимативного анализа

· Выбор CASE-средства для разработки проекта АИС.

· Построение объектной модели архитектуры и функционирования нейросети.

· Построение диаграмм в соответствии с методологией ООП в нотации UML.

· Кодирование и отладка алгоритмов обучения и построения сети.

· Оформление журнала по производственной практике.

Дата добавления: 2015-08-03