Ноябрь 14th, 2014
Во-первых, когда задача, которая рассматривается, вследствие конкретных особенностей предметной среды не может быть адекватно формализована, поскольку содержит элементы неопределенности, которые не формализуются с использованием традиционных математических понятий. Во-вторых, если задачу можно формализовать, но в настоящее время аппарат для ее решения отсутствует. В-третьих, когда для формализованной задачи существует соответствующий математический аппарат, но реализация вычислений с его помощью на базе имеющихся вычислительных систем не удовлетворяет требованиям получения решений по критерию времени и другим критериям. В такой ситуации приходится выполнять упрощения алгоритмов, что снижает качество решений, или применять соответствующий нейросете- вой подход при условии, что он обеспечит требуемое качество решения задачи.
Поскольку задачам анализа и прогнозирования рынка недвижимости присущи все три ситуации, то применение искусственных нейронных сетей является обоснованным. Необходимость решения задач кластеризации и классификации объектов недвижимости, идентификации функции оценки их стоимости, прогнозирование тенденций, определение чувствительности определенных факторов к изменениям на рынке недвижимости указывает на актуальность использования нейросетевого подхода. На стройке нечего делать без генератора — Генератор Чемпион тут.
Модифицированный метод стохастической релаксации нейронной сети, выбор ее структуры и параметров
Для решения задачи (2.4) необходимо преодолеть ряд трудностей и учесть определенные особенности. Так, необходимо выбирать НС с непрерывной функцией активации, в нашем случае предпочтительнее сигмоид, поскольку его значения также находятся в интервале (0,1). Количество записей в ИБ должна быть достаточной для того, чтобы их можно было разделить на две репрезентативные выборки: обучающую и контрольную, а также определить выборку, необходимую для проверки способности НС к обобщению. Необходимость учета большого количества экзогенных факторов требует достаточного количества обучающих образов. Многофакторность задачи и, как следствие, рельефность функции ошибки, указывают на наличие локальных минимумов и высокую вероятности попадания в них. Существует также опасность паралича сети (57).
