15.11.2014 - Принцип свободы выбора
Принцип свободы выбора, который имеет доминирующий характер при изъятии незначимых факторов, сопровождается увеличением количества вычислений для получения их оптимального набора. Предложенная процедура, в значительной мере, является свободной от указанных недостатков. Наиболее эффективное ее применение возможно при условии наличия значительного количества факторов, большинство из которых являются линейно зависимыми, и минимизации свободы выбора, которая ограничивается выбором некоторой константы. При кластеризации с помощью НС...
15.11.2014 - Традиционно для нахождения незначимых факторов
Процесс самоорганизации будет осуществляться автоматизировано с использованием нейросетевых технологий. Для этого решим задачу определения групп (кластеров) векторов, имеющих определенные общие свойства. Эти векторы содержат как экзогенные факторы, так и эндогенные характеристики. В нашей задаче они являются такими: (X,X,...,Xn, Z). Формально к одному кластеру относятся образы, расстояние между которыми не превышает некоторого положительного числа. Образы такого кластера относятся к гиперсфере. Вместе с тем, значения незначимых факторов...
15.11.2014 - Нейросетевые модели и методы самоорганизации информационного банка
Отметим, что применение предложенного метода еще не гарантирует высокой скорости сходимости процесса обучения НС. Как и ранее, остаются проблемы, которые требуют дополнительного исследования. Одна из них заключается в определении параметров функций плотности распределения (4.2)-(4.4). Каждый из них определяет форму графика, его крутизну и протяженность и, соответственно, влияет на модификацию функции энергии. Каким выбрать алгоритм изменения температуры? Каждый ли из них будет гарантировать сходимость метода? Поскольку задача является...
15.11.2014 - Использование контрольной последовательности способствует предотвращению лишних шагов
Таким образом, обучающие образы оказываются более равномерно распределенными по области обучения и имеют большую энтропию, чем контрольные, которые являются сосредоточенными, как правило, около ее центра. Сеть обучается на образах отдаленных от среднего, а решение о принятии или отмене изменения весовых коэффициентов определяется с помощью контрольной последовательности. Точность функционирования обученной сети устанавливается по значению среднеквадратического отклонения на точках проверочной последовательности. Использование...