350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2009 г.
Статья в номере:
Уточнение области, занимаемой кластером данных, с использованием нейроcетевого SVM-метода изображений
Ключевые слова: нейроcетевой SVM-метод алгоритм обучения кластеры
Авторы:
Звягин П. Н.
Аннотация:
Исследованы вопросы применения нейронной сети SVM к параметрам выборки. Предложен метод квадрирования области, занимаемой кластером данных, на основе алгоритма обучения нейросетевого SVM - сепаратора. Создан способ описания множества точек в пространстве признаков, соответствующих тому или иному классу. Выбранные из таких множеств точки являются входными данными имитационной модели.
Страницы: 14
Список источников
  1. Звягин П.Н. Нечеткая нейронная сеть в приложении к задаче кластеризации наблюдаемых данных. - Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2007 , №6, с. 61 - 66.
  2. Vapnik V. The Nature of Statistical Learning Theory, ? Springer, NY, 1995.
  3. Звягин П.Н. Статистическое моделирование в численном эксперименте кластеризации // Материалы третьей всероссийской конференции «ИММОД-2007». - СПб., ЦНИИ ТС, 2007, т. 1. с. 139 - 143.
  4. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. - М.: Наука, 1980.
  5. Хемди А. Таха. Введение в исследование операций. (Operations Research: An Introduction). - М., Вильямс, 2007.