ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИНЦИПОВ САМООРГАНИЗАЦИИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИНЦИПОВ САМООРГАНИЗАЦИИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИНЦИПОВ САМООРГАНИЗАЦИИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ

Болдырев С.В. Статья в формате PDF 97 KB

На сегодняшний день одним из эффективных средств, для обработки сигналов, являются нейронные сети. Для решения таких задач, как: медицинская диагностика, управление производством, релевантный информационный поиск эффективно используются самоорганизующиеся (растущие или эволюционирующие) нейронные сети. Применение принципов [2]самоорганизации позволяет синтезировать многослойные нейронные сети минимальной конфигурации на неполной, непредставительной обучающей выборке. Для синтеза нейронной сети, обеспечивающей минимальное число ошибок на обучающей выборке, не требуется заранее оценивать значимость входных переменных (признаков), задавать число слоев, а также определять синаптические связи. Конфигурация обученной нейронной сети будет минимальной.

Нейронная сеть оптимальной сложности обладает наибольшей обобщающей способностью. Алгоритм функционирования самообучающихся сетей представляет собой один из вариантов кластеризации многомерных векторов. Важным отличием данного алгоритма является то, что в нём все нейроны упорядочены в некоторую структуру[1]. При этом в ходе обучения модифицируется не только нейрон-победитель, но в меньшей степени соседи. За счёт этого данный алгоритм можно считать одним из методов проецирования многомерного прострaнcтва в прострaнcтво с более низкой размерностью. Схожие в исходном прострaнcтве векторы, оказываются рядом и на полученной карте. Обучение состоит из двух основных фаз: на первом этапе выбирается достаточно большое значение скорости и радиуса обучения, что позволяет расположить векторы нейронов в соответствии с распределением примеров в выборке, а затем производится точная подстройка весов, когда значения параметров скорости обучения значительно меньше начальных.

Применение самоорганизующихся нейронных сетей во многих случаях оказывается более предпочтительным, чем традиционные полносвязные нейронные сети.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Перевод с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2004.
  2. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. Изд. 3-е. - М.: КомКнига, 2005.(Синергетика от прошлого к будущему).


Краевая задача со смещением для вырождающегося гиперболического уравнения

Краевая задача со смещением для вырождающегося гиперболического уравнения Исследована краевая задача со смещением для вырождающегося гиперболического уравнения. При определенных условиях неравенственного типа на известные функции доказана теорема единственности. Вопрос существования решения задачи сведен к вопросу разрешимости сингулярного интегрального уравнения, которое редуцируется к уравнению Фредгольма второго рода, безусловная разрешимость которого заключается из единственности решения задачи. ...

22 10 2024 18:24:21

НОВЫЙ ФИКСАТОР АНАТОМИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА

НОВЫЙ ФИКСАТОР АНАТОМИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА Статья в формате PDF 113 KB...

08 10 2024 5:27:42

СЕРЕБРЯНОЕ ОРУДЕНЕНИЕ ГОРНОГО АЛТАЯ

СЕРЕБРЯНОЕ ОРУДЕНЕНИЕ ГОРНОГО АЛТАЯ Приведены сведения о распространённости серебряного оруденения эпитермального типа серебро-сурьмяной и ртутно-серебряной формаций юго-востока Горного Алтая. Основную рудоконтролирующую роль в локализации оруденения осуществляли структурные факторы (разломы разных порядков). Рудные тела представлены жилами, жильными зонами и штокверками. Текстуры руд: вкрапленные, прожилково-вкрапленные, массивные, пятнистые, коррозионные, катакластические, друзовые, каркасные. Руды представлены серебро-сульфосольными ассоциациями минералов при ведущей роли аргентита, тетраэдрита, теннантита, бурнонита, зелигманита, гудмундита, джемсонита. Концентрации серебра в рудах варьируют от нескольких десятков до нескольких тысяч граммов на тонну. Прогнозные ресурсы серебра для Юстыдского рудного узла составили категорий Р1 – 5822 т, Р2 – 25347 т. ...

02 10 2024 9:55:28

ЭКОЛОГИЯ, ТЕХНОГЕННАЯ ПАТОЛОГИЯ И КАЧЕСТВО ЖИЗНИ РАБОТАЮЩЕГО НАСЕЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО РЕГИОНА

ЭКОЛОГИЯ, ТЕХНОГЕННАЯ ПАТОЛОГИЯ И КАЧЕСТВО ЖИЗНИ РАБОТАЮЩЕГО НАСЕЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО РЕГИОНА Представлены данные распространенности производственно обусловленной патологии на территории Свердловской области. Дана оценка качеству жизни и уровня адаптации к повреждающим факторам производственной среды у рабочих криолитового производства. Показано, что техническое загрязнение окружающей среды нeблагоприятно сказывается на адаптивных возможностях человека и снижает качество его жизни ...

28 09 2024 22:40:52

Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::