ГЛАВНАЯ
> Вернуться к содержанию
Статьи автора Шматова Елена Витальевна
Программные системы и вычислительные методы, 2017-3
|
Лютикова Л.А., Шматова Е.В. - Поиск логических закономерностей в данных с использованием сигма-пи нейронных сетей |
|
c. 25-34
|
DOI: 10.7256/2454-0714.2017.3.24050
Аннотация: В статье предлагается метод построения логических операций для анализа и коррекции результатов работы сигма-пи нейронных сетей, предназначенных для решения задач распознавания. Целью работы является выявление логической структуры неявных закономерностей, сформированных в результате обучения нейронной сети. Предлагаемый авторами метод восстанавливает обучающую выборку, опираясь на значения весовых коэффициентов сигма-пи нейрона, проводит анализ связей этой структуры и позволяет обнаружить неявные закономерности, что способствует повышению адаптивных свойств сигма-пи нейрона. Для решения поставленной задачи проводиться логико-алгебраический анализ предметной области в рамках которой происходит обучение сига-пи нейрона, строиться логическая решающая функция, исследуются ее свойства и применимость к коррекции работы нейрона. Широко известно, что комбинированный подход к организации работы алгоритмов распознания повышает их эффективность. Авторы утверждают, что комбинация нейросетевого подхода и применение логических корректоров позволяет в случаи возникновения некорректного ответа указать наиболее близкий по запрашиваемым признакам объект из выборки по которой обучался сигма-пи нейрон. Это существенно повышается качество автоматизированного решения интеллектуальных задач, т.е. обеспечение точности достижения верного решения за счет использования наиболее эффективных систем анализа исходных данных и разработки более точных методов их обработки.
|