Search academic texts

Information × Registration Number 2114U006916, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE INSTANCE INDIVIDUAL INFORMATIVITY EVALUATION FOR THE SAMPLING IN NEURAL NETWORK MODEL SYNTHESIS popup.author Субботін С. О.Subbotin S. A. popup.publication 03-08-2014 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/37044 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Вирішено завдання розробки математичного забезпечення для автоматизації формування вибірок при побудові діагностичних і розпізнавальних моделей за прецедентами. Об’єктом дослідження був процес побудови діагностичних і розпізнавальних нейромоделей за прецедентами. Предмет дослідження становлять методи формування вибірок для побудови нейромоделей за прецедентами. Мета роботи – підвищити швидкість процесу формування та якість виділюваних навчальних вибірок для побудови нейромоделей за прецедентами. Запропоновано метод формування навчальних вибірок, який для заданої вихідної вибірки прецедентів і заданого розбиття простору ознак визначає ваги, що характеризують корисність термів і ознак, з урахуванням значень яких дозволяє охарактеризувати індивідуальну абсолютну і відносну інформативність примірників щодо центрів і меж інтервалів ознак, що дозволяє автоматизувати аналіз вибірки і її поділ на підвибірки, і, як наслідок, скоротити розмірність навчальних даних, що, у свою чергу, дозволяє скоротити час і забезпечити прийнятну точність навчання нейромоделей. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропоновані показники. Проведені експерименти з дослідження їхніх властивостей. Результати експериментів дозволяють рекомендувати запропоновані показники для використання на практиці, а також визначати ефективні умови застосування запропонованих показників. popup.nrat_date 2026-02-09 Close