Cоздание моделей свойств двухслойных пленочных структур на основе линейно-цепочечного углерода с помощью Data Mining

Целью данной работы является создание вычислительных моделей по свойствам продуктов нанотехнологий. В частности, объектом исследований мы выбрали линейно-цепочечный углерод.

В задачи работы входили:

- Аналитический обзор возможностей методов интеллектуального анализа данных.

-Сбор данных по электрическим свойствам нанопленок ЛЦУ, подготовка баз данных.

- Создание моделей свойств нанопленок с помощью искусственных нейронных сетей, позволяющих прогнозировать их свойства в зависимости от различных параметров.

Введение……………………………………………………………………….…3

Глава 1 Литературный обзор

1.1. Что такое Data Mining ……………………….………………...……….....4

1.2. Методы и стадии Data Mining……………………………………………...5
1.3. Классификация задач Data Mining………………………………………...8
1.4. Модели Data Mining………………………………………………………..11

1.5. Теория нейронных сетей………………………………………………….14

1.6.Классификация нейронных сетей…………………………………………18

1. 7.Подготовка данных для обучения ……………..…………………………20

1.8. Выбор структуры нейронной сети……………………………………….21

1.9. кратко о ЛЦУ…………………………………………………………….22

Глава 2. Методика исследования и результаты работы

2.1. Вычислительная модель электрических пленок ЛЦУ……………….…25

2.2. Предобработка данных………………………………………………..…26

2.4. Структура и обучение нейронной сети…………...……………………...36

2.5. Анализ качества обучения нейронной сети………………………………42

2.6. Проверка и оценка моделей……………...……………………………….45

Заключение…………………………………………………………………..…49

Список использованных источников …………………………………….......50

Приложение № 1………………………………………………………………52