0

Министерство образования и науки российской федерации

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П. КОРОЛЕВА (национальный исследовательский университет)» (сгау)

Факультет информатики

Кафедра информационных систем и технологий

ЖУРНАЛ ПО ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРАКТИКЕ

Студент Каюкова Анна Сергеевна группа 6303

Начало: "07" июля 2014г. Окончание: "18" июля 2014г.

Самара 2014

Содержание

Содержание 2

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

(заполняется, если руководитель ставит за практику оценку ниже, ЧЕМ «ОТЛИчно» 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.)

1. График прохождения практики

№ п.п.	Наименование предприятия, отдела	В качестве кого работает или стажируется	3	Фамилия имя, отчество, должность руководителя практики от предприятия	Примечание
1	ООО «Хоулмонт»	практикант	07.07.14 - 18.07.14	Иванов Евгений Иванович, начальник отдела	(Подпись)

2. Табель прОизводственной практики

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

3. 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.