Нейросетевая аппроксимация условной функции частоты
- 1 к.б.н., вед. инженер-программист, ст. преподаватель, Оздоровительный фонд «МЕДИНЕФ», Балтийский государственный технический университет «Военмех» им. Д. Ф. Устинова, ЦНИИ РТК (Санкт-Петербург)
Аннотация
Представлен подход к восстановлению условной функции частоты с применением математического аппарата искусственных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ нейросетевого подхода с линейным дискриминантным анализом и методом kn ближайших соседей. Выявлен ряд особенностей искусственных нейронных сетей прямого распространения с сигма-функцией активации, позволяющих неограниченно расширить возможности линейного дискриминантного анализа. Приведен пример математического моделирования, демонстрирующего высокую эффективность нейросетевого подхода по сравнению с упомянутыми методами.
Для цитирования
Юсупов А.Н. Нейросетевая аппроксимация условной функции частоты // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 8. С. 93–98.
Список источников
- Бикел П.Доксам К. Математическая статистика: Пер. с англ. Ю.А. Данилова. М.: Финансы и статистика. 1983. Вып. 1.
- Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации // Нейронные сети для обработки информации: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Финансыистатистика. 2002. 344 с.
- Fisher R.A. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems // Ann. Eugen. 1936. № 7. 178 p.
- Hecht-Nilsen R. Neurocomputing. Amsterdam: Addison Wesley 1991. P. 433.