Об'єктом дослідження є адаптивний метод пошуку загублених даних у масивах. Метою дипломної роботи є експериментальним шляхом довести працездатність даного методу пошуку даних за допомогою нейроних мереж. Інструментами для розробки обрано MATLAB, тому що це високорозвинута мова программування з математичними функціями. Методи дослідження - аналіз літератури та Internet джерел. Було порівняно два метода MLP та гібридний генетичний алгоритм. ІНТЕРНЕТ, MATLAB, МНОГОСЛОЙНИЙ ПЕРСЕПТРОН, ГІБРИДНИЙ ГЕНЕТИЧНИЙ АЛГОРИТМ, ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ Объектом исследования является адаптивный метод поиска утерянных данных в массивах. Целью дипломной работы является экспериментальным путем доказать работоспособность данного метода поиска данных с помощью нейронных сетей. Инструментами для разработки избран MATLAB, потому что это высокоразвитый язык программирования с математическими функциями. Методы исследования - анализ литературы и Internet источников. Сравнение двух методов MLP и гибриднго генетического алгоритма. ИНТЕРНЕТ, MATLAB, МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН, ГИБРИДНЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ, ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ Object is an adaptive method of finding the lost data in the array. The aim of the thesis is to experimentally prove the efficiency of this method of data retrieval using neural networks. Tool for developing selected MATLAB, because it is highly developed programming language with mathematical funktsыyamy. Research methods - analysis of literature and Internet sources. It compared two methods MLP and a hybrid genetic algorithm. INTERNET, MATLAB, MLP, GA, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
