Лабораторная С# "Нейронная одномерная сеть Кохонена"

Лабораторная С# "Нейронная одномерная сеть Кохонена" 

Цель работы. Целью данной лабораторной работы является демонстрация способности нейронной сети решать задачи классификации. Сеть необходимо обучить классификации по пяти классам по 10-20 числовым признакам.  
Используемая модель:одномерная сеть Кохонена.  

Порядок выполнения работы. Данная лабораторная работа выполняется в несколько этапов:  
1. Необходимо выбрать предметную область, отобрать не менее 10 числовых характеристик объектов и задать их диапазоны. Примеры типов предметных областей для классификации перечислены ниже.  
2. Сгенерировать обучающую выборку размерностью от 10 до 20 примеров для каждого класса. Предусмотреть нормализацию входных векторов (1 занятие).  
3. Написать программу, имитирующую работу нейронной сети Кохонена и провести обучение сети по алгоритму WTA.  
4. Провести обучение сети Кохонена по алгоритму Кохонена с прямоугольным соседством (2 занятие).  
5. Продемонстрировать работу сети Кохонена преподавателю.  
6. Исследовать эффективность алгоритмов обучения от значения коэффициента обучения.  
7. Исследовать зависимость погрешности классификации от алгоритма обучения.  
8. Исследовать зависимость погрешности классификации от объёма обучающей выборки.  
9. Составить отчёт, который должен содержать постановку задачи, обучающие выборки, результаты исследований по пунктам 6, 7, 8 (3 занятие).  

Примерные предметные области:  
1. Классификация типов самолётов.  
2. Классификация типов автомобилей.  
3. Классификация типов компьютеров.  
4. Классификация заболеваний человека.  
5. Классификация растений.  

Я выбрал классификацию автомобилей, 10 числовых признаков.  

Цена??? Сроки???