350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №7 за 2011 г.
Статья в номере:
Повышение точности аппроксимации нестационарных данных линейной нейронной сетью методом кортежирования обучающего множества
Ключевые слова: функция активации шумовые компоненты линейная нейронная сеть дискретные наблюдения
Авторы:
Е.А. Самойлин - к.т.н., докторант, Ростовский военный институт ракетных войск, НИО. E-mail: sea@ctsnet.ru, sea@rsu.ru В.М. Челахов - адъюнкт, кафедра радиоэлектронной борьбы, специальных радиотехнических систем и защиты информации, Ростовский военный институт ракетных войск. E-mail: vital2006rvirv@rambler.ru
Аннотация:
Разработан метод кортежирования обучающего множества для нейронных сетей с линейными функциями активации, позволяющий повысить точность аппроксимации дискретных наблюдений, содержащих как нормальную, так и нестационарную (аномальную) шумовые компоненты. Показано, что использование предложенного метода, по сравнению с традиционной сетью, а также классическим методом наименьших квад-ратов дает высокие точностные характеристики линейной нейронной сети.
Страницы: 20-26
Список источников
  1. Репин В.Г., Циплихин А.И. Определение точной верхней грани ошибок метода наименьших квадратов // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48. № 1. С. 91-99.
  2. Шипачев В.С. Высшая математика. М.: Высшая школа. 1998. 479 с.
  3. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком. 2001. 382 с.
  4. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер с англ. М.: Радио и связь. 1989. 440 с.
  5. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильямс». 2003. 228 с.
  6. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 10: Учеб. пособие для вузов / под ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. 2000.
  7. Математика в понятиях, определениях и терминах. Ч. 1 / под ред. Л.В. Сабинина. М.: Просвещение. 1978. 320 с.