Метод групповой адаптации с фиксацией смещений нейронов (АФСН) для прогнозирования показателей качества объемных извещателей

Бесплатный доступ

Нейронное моделирование зачастую не гарантирует выполнения принципа общности - нейронная модель, обученная на одном наборе данных, может оказаться неадекватной при подаче на ее вход данных из другого набора. Поэтому при использовании нейронного моделирования необходима процедура тестирования полученных результатов с помощью метода гребневой (ridge) регрессии, основанного на теории регуляризации некорректно поставленных задач. Существо предлагаемого метода адаптации нейронной сети с фиксацией смещений (АФНС) состоит в следующем: 1. Вместо двухслойной нейронной сети для адаптации рекомендуется однослойная нейронная сеть, более полно отвечающая использованию метода характеристических точек, в качестве которых выбираются взвешенные суммы отдельных групп признаков. 2. Для устранения проблемы неоднозначности, вызванной традиционным выбором случайных начальных условий, начальные значения весов и смещений нейронов выбираются равными нулю. 3. Для методологического единства решения прямой и обратной задачи экспертизы на веса и смещения нейронной сети программно накладываются следующие ограничения: веса [0, 1], а смещения принудительно полагаются равными нулю путем выбора параметра скорости адаптации. 4. Результаты нейронного моделирования часто могут быть недостоверными в силу нарушения принципа общности и для проверки его соблюдения необходимо обязательное тестирование полученных результатов, например, с помощью метода гребневой регрессии. Как следует из представленных результатов, во всех случаях следует пользоваться предложенными методами последовательной и групповой адаптации с фиксацией смещений нейронов, поскольку при этом имеется возможность восстановления исходной регрессионной модели. При фиксации нулевых смещений нейронов их найденные веса приобретают значения из диапазона [0, 1], что обеспечивает методологическое единство решения прямой и обратной задачи экспертизы.

Еще

Обобщенный показатель качества, нейронное моделирование, метод адаптации нейронной сети с фиксацией смещений

Короткий адрес: https://readera.ru/14040353

IDR: 14040353

Список литературы Метод групповой адаптации с фиксацией смещений нейронов (АФСН) для прогнозирования показателей качества объемных извещателей

  • Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.-СПб.-Киев: Вильямс, 2006. 668 с.
  • Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. 496 с.
  • Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2004. 344 с.
  • Дрейпер Н., Смит Г.Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия: монография. М.: Диалектика, 2007. 912 с.
  • Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. Избранные главы. Черноголовка: Изд-во ИПХФ РАН, 2005. 160 с.
  • Бухарин С.В., Мельников А.В. Кластерно-иерархические методы экспертизы экономических объектов: монография. Воронеж: Изд-во «Научная книга», 2012. 276 с.
  • Бухарин С.В., Мельников А.В., Навоев В.В. Прогнозирование значений обобщенного показателя качества объемных извещателей на основе нейронного моделирования//Вестник ВИ МВД России. 2014. № 2. С. 165-174.
Статья научная