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).
Статья в формате PDF
116 KB...
30 06 2026 16:31:13
Рассмотрена финансовая поддержка издательских проектов Российским Фондом Фундаментальных Исследований. Проанализированы количественные хаpaктеристики и динамика результатов конкурсов проектов по разным областям знания.
...
29 06 2026 14:35:45
Статья в формате PDF
241 KB...
27 06 2026 3:13:14
Статья в формате PDF
128 KB...
25 06 2026 9:56:30
Статья в формате PDF
117 KB...
24 06 2026 13:57:26
Статья в формате PDF
108 KB...
23 06 2026 11:44:23
Статья в формате PDF
119 KB...
22 06 2026 19:35:28
Статья в формате PDF
134 KB...
21 06 2026 22:37:25
Статья в формате PDF
114 KB...
20 06 2026 3:45:52
Статья в формате PDF
202 KB...
19 06 2026 21:54:20
Статья в формате PDF
124 KB...
18 06 2026 12:19:52
Статья в формате PDF
147 KB...
17 06 2026 15:15:29
Статья в формате PDF
109 KB...
16 06 2026 23:35:22
Статья в формате PDF
326 KB...
15 06 2026 0:38:21
Статья в формате PDF
121 KB...
14 06 2026 14:15:23
Статья в формате PDF
146 KB...
13 06 2026 0:21:25
Статья в формате PDF
119 KB...
12 06 2026 22:30:38
Статья в формате PDF
142 KB...
11 06 2026 17:34:42
Статья в формате PDF
384 KB...
10 06 2026 2:52:19
Статья в формате PDF
110 KB...
09 06 2026 14:49:48
Статья в формате PDF
118 KB...
08 06 2026 6:36:16
Статья в формате PDF
262 KB...
07 06 2026 14:59:56
Проведено исследование хаpaктера образования эритроклазических костномозговых кластеров при лихорадке у лабораторных животных. Установлено, что лихорадка сопровождается увеличением клеточности костного мозга, активацией эритроклазического кластерообразования нейтрофильными миелокариоцитами и макрофагами, сопровождающегося усилением экзоцитарного лизиса эритроцитов в кластерах, то есть увеличением цитолитической активности данных миелокариоцитов.
...
06 06 2026 0:40:36
Статья в формате PDF
113 KB...
03 06 2026 2:59:45
Статья в формате PDF
807 KB...
02 06 2026 17:15:59
Статья в формате PDF
285 KB...
01 06 2026 22:14:25
Статья в формате PDF
110 KB...
31 05 2026 17:17:52
Статья в формате PDF
363 KB...
28 05 2026 0:24:58
Статья в формате PDF
100 KB...
27 05 2026 2:51:52
26 05 2026 10:44:48
Статья в формате PDF
115 KB...
25 05 2026 21:23:18
Статья в формате PDF
118 KB...
24 05 2026 0:24:55
Статья в формате PDF
224 KB...
23 05 2026 0:31:55
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 ::