Search academic texts

Information × Registration Number 2115U005542, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE QUICK METHOD OF TRAINING SAMPLE SELECTION FOR NEURAL NETWORK DECISION MAKING MODEL BUILDING ON PRECEDENTS popup.author Субботін С. О.Subbotin S. A. popup.publication 20-01-2015 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/45131 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Вирішено завдання формування навчальних вибірок для автоматизації побудови нейромережевих моделей за прецедентами. Запропоновано метод формування вибірок, який автоматично виділяє з вихідної вибірки навчальну та тестову вибірки, не вимагаючи завантаження всієї вихідної вибірки у пам’ять ЕОМ, здійснюючи поекземплярну обробку вихідної вибірки з гешуючим перетворенням на одновимірну вісь, формує еталони кластерів на узагальненій осі, мінімізуючи їх число, що дозволяє підвищити швидкість формування вибірок, знизити вимоги до обчислювальних ресурсів і пам’яті ЕОМ і забезпечити прийнятний рівень точності синтезованих моделей. Розроблений метод не вимагає багаторазових проходів по вибірці, обмежуючись лише трьома переглядами. При цьому метод зберігає в оперативній пам’яті тільки один поточний екземпляр і набір сформованих одновимірних еталонів, який мінімізовано за обсягом. На відміну від методів на основі випадкового відбору та кластер-аналізу запропонований метод автоматично визначає розмір формованих навчальної та тестової вибірок, не вимагаючи участі людини. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод, на основі якого вирішена практична задача побудови моделі прийняття рішень для індивідуального прогнозування стану пацієнта, хворого на гіпертонію. popup.nrat_date 2026-02-09 Close