Підвищення точності нейроподібних структур геометричних перетворень

2011;
: cc. 26 - 30
Authors: 

Р. Ткаченко, Б. Андрієцький

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління

Проаналізовано проблеми підвищення точності нейроподібних структур машини геометричних перетворень (МГП) під час розв’язання завдань передбачення в галузі інтелектуального аналізу даних (ІАД). Розроблений в статті метод передбачення на основі виділення головних компонент шляхом об’єднання вхідних тренувальних та тестових даних ілюструється прикладом.

The article analyzed the problem of improving the accuracy of neural-like geometrical transformation machine and the approach to solving a problem of prediction for Data Mining tasks where data are high-dimensional. Developed method of prediction is improved by independent reproduction of principal components.

  1. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Пер с англ. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
  2. Ткаченко Р.О. Модель нейронних мереж // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка»: Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології. – 1998. – № 349. – С.83–86.
  3. Ткаченко Р.О. Нейронні мережі з нелінійними синаптичними зв’язками // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка»: Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. – 1999. – № 373. – С.20–22.
  4. Ткаченко Р.О., Ткаченко П.Р. Багатошаровий перцептрон з неітеративним навчанням // Збірник матеріалів міжнародної наукової конференції «Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій» (ISDMIT’ 2005). – Т.5. – С.69–73.
  5. Ткаченко Р.О., Дорошенко А.В. Нейроподібні структури машини геометричних перетворень у завданнях інтелектуального аналізу даних // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – 2009. – № 638. – С.179–184.
  6. Бирюков Е.В., Корнев М.С. Практическая реализация нечеткой нейронной сети при краткосрочном прогнозировании электрической нагрузки [Электронный ресурс] // Портал магистров ДонНТУ: сайт. – URL: http://www.masters.donntu.edu.ua /2006/kita/chuykov/library/library/article_5.htm (дата звернення 02.03.2011),
  7. Дюк В.А. Data Mining – интеллектуальный анализ данных // Информационные технологии: сайт. – URL: http://www.inftech.webservis.ru/it/database/datamining/ar2.html (дата звернення 01.03.2011),
  8. Xianjun Ni Research of Data Mining Based on Neural Networks // World Academy of Science, Engineering and Technology. – 2008. – № 39. – P. 381-384.,
  9. Уосермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уосермен, пер.: Ю.А. Зуев, В. А. Точенов. – М.: Мир, 1992. – 294 с.