ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИНЦИПОВ САМООРГАНИЗАЦИИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ
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:
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Перевод с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2004.
- Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. Изд. 3-е. - М.: КомКнига, 2005.(Синергетика от прошлого к будущему).
Общеобразовательный процесс включает в себя множество учебных дисциплин, формирующих мышление учащихся, в том числе и естественнонаучные дисциплины. Гимназическое образование в современной жизни формирует у учащихся личностные качества, ценностные ориентиры, социально значимые знания, отвечающие динамичным изменениям социума и необходимые для организации самостоятельной достойной жизни.
...
08 12 2023 17:27:42
Статья в формате PDF
134 KB...
07 12 2023 16:21:18
Статья в формате PDF
109 KB...
05 12 2023 15:14:50
04 12 2023 11:20:10
Статья в формате PDF
119 KB...
03 12 2023 3:53:46
Статья в формате PDF
149 KB...
02 12 2023 10:29:26
Статья в формате PDF
120 KB...
01 12 2023 9:30:31
Статья в формате PDF
124 KB...
30 11 2023 11:18:30
Новая реальность предъявляет к человеку повышенные требования. Выживание человека в сложных условиях – это сохранение его целостности (как биологического индивида, личности, субъекта деятельности и индивидуальности). Защищенность личности – условие психологического выживания человека в мире. Неосознаваемые психологические защиты снижают свободу действий человека. В статье рассматриваются психологические аспекты адаптации человека. Для сохранения устойчивости личности необходимы психологические константы – мировоззрение, жизненная позиция, смысл жизни, профессионализм.
...
29 11 2023 22:25:43
Статья в формате PDF
115 KB...
28 11 2023 8:51:11
Статья в формате PDF
204 KB...
25 11 2023 22:31:28
Статья в формате PDF
282 KB...
24 11 2023 16:48:58
Статья в формате PDF
114 KB...
23 11 2023 7:21:49
Статья в формате PDF
109 KB...
22 11 2023 11:18:56
Статья в формате PDF
331 KB...
21 11 2023 22:36:21
Статья в формате PDF
119 KB...
20 11 2023 21:40:53
Статья в формате PDF
348 KB...
19 11 2023 7:26:28
Статья в формате PDF
560 KB...
18 11 2023 17:14:28
Статья в формате PDF
139 KB...
17 11 2023 23:10:19
Статья в формате PDF
262 KB...
16 11 2023 2:20:39
14 11 2023 20:30:53
Статья в формате PDF
245 KB...
13 11 2023 20:50:19
Статья в формате PDF
102 KB...
12 11 2023 21:21:30
Статья в формате PDF
119 KB...
11 11 2023 11:11:31
Статья в формате PDF
257 KB...
10 11 2023 20:31:13
08 11 2023 16:10:51
Статья в формате PDF
106 KB...
07 11 2023 2:38:42
Статья в формате PDF
102 KB...
06 11 2023 14:13:54
Статья в формате PDF
114 KB...
05 11 2023 10:39:13
Статья в формате PDF
319 KB...
04 11 2023 15:51:19
Статья в формате PDF
251 KB...
03 11 2023 9:48:36
Статья в формате PDF
118 KB...
02 11 2023 16:24:36
Статья в формате PDF
102 KB...
31 10 2023 7:52:33
Статья в формате PDF
128 KB...
30 10 2023 20:20:22
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 ::