350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №4 за 2010 г.
Статья в номере:
Нейросетевая классификация в неоднородном признаковом пространстве
Ключевые слова: нейронная сеть прямого распространения коллективные нейросетевые классификаторы область компетентности однородная область
Авторы:
А. Ю. Дорогов - д. т. н., проф. каф. автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ». E-mail: vaksa2006@yandex.ru В. Ю. Лесных - аспирант каф. автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ». М. Ю. Шестопалов - к. т. н., доц. каф. автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государст-венного электротехнического университета «ЛЭТИ».
Аннотация:
Рассмотрено применение методов системного анализа данных в задаче проектирования коллективных нейросетевых классификаторов. Для построения областей компетенции частных классификаторов предлагается использовать методы локальной балансировки знаковых графов связей и алгоритмы выделения стереотипов системного поведения. Граф связей формируется на основе статистических зависимостей между переменными признакового пространства. Решения частных классификаторов интегрируются с использованием принципа голосования. Приводятся результаты моделирования для реальной базы данных с высокой степенью неоднородности признакового пространства.
Страницы: 20-33
Список источников
  1. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. М.: Энергоиздат. 1981(Библиотекапоавтоматике. Вып. 615).
  2. Cartwright, Dorwin, and Harary, F., Structural balance: A generalization of Heider-s theory. PsychologicalReview63: 277-292. 1956.
  3. Качанова Т. Л., Фомин Б. Ф. Метатехнология системных реконструкций: СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2002.
  4. Качанова Т. Л., Фомин Б. Ф. Технология системных реконструкций. СПб.: Политехника, 2003. (Проблемы инновационного развития. Вып. 2).
  5. Бахвалов Н. С. Численные методы (анализ, алгебра, обыкновенные дифференциальные уравнения). М.: Наука. 1975.
  6. Воеводин В. В., Кузнецов А. Ю. Матрицы и вычисления. М.: Наука. 1984.
  7. Дорогов А. Ю., Курбанов Р. Г., Разин В. В. Быстродействующий алгоритм семантической классификации JPEG-изображений // Нейроинформатика. Электронный журнал. 2006. Т. 1. № 2. С. 124-144. http://www.ni.iont.ru/Journal/N2/.
  8. Дорогов А. Ю. Математические основы методов оптимально частичной балансировки знаковых графов. Деп. в ВИНИТИ 23.07.2007, №760-В2007.