Search academic texts

Information × Registration Number 2119U007840, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title MODIFICATION AND PARALLELIZATION OF GENETIC ALGORITHM FOR SYNTHESIS OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS popup.author Леощенко С. Д.Олійник А. О.Субботін С. О.Литвин В. А.Шкарупило В. В.Leoshchenko S. D.Oliinyk A. O.Subbotin S. A.Lytvyn V. A.Shkarupylo V. V. popup.publication 25-11-2019 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/193117 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Вирішено задачу автоматизації синтезу штучних нейронних мереж для подальшого використання придіагностуванні, прогнозуванні та розпізнаванні образів. Об’єкт дослідження – процес синтезу штучних нейронних мереж задопомогою генетичного алгоритму. Предмет дослідження – послідовий та паралельний методи синтезу штучних нейроннихмереж. Мета роботи – зменшити час синтезу та підвищити точність отриманої нейронної мережі.Метод. Запропоновано метод синтезу штучних нейронних мереж на основі модифікованого генетичного алгоритму,який може бути реалізовано послідовно та паралельно використвуючі MIMD- та SIMD-системи. Введення великої ймовір-ності мутації дозволяє збільшити різноманітність всередині популяції та перешкодити завчасній збіжності методу. Вибірнової кращої особини, на відміну від повного перезапуску методу, значно економить ресурси системи та гарантує вихід ізобласті локальних екстремумів. Використання нових критеріїв для адаптивного вибору мутації, по-перше, не обмежує кіль-кість прихованих нейронів, а, по-друге, перешкоджає безмірному збільшенню мережі. Використання рівномірного схрещу-вання істотно підвищує ефективність, а також без проблем дозволяє емулювати інші оператори схрещування. Більш того,саме використання рівномірного схрещування підвищує гнучкість генетичного алгоритму. Паралельний підхід значно ско-рочує кількість ітерацій та істотно прискорює виконання синтезу штучних нейронних мереж.Результати. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод синтезу штучних нейронних ме-реж і дозволяє виконувати синтез мереж послідовно та паралельно на ядрах центрального процесору або графічного проце-сору.Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу синтезу штучних нейроннихмереж і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при обробці масивів даних для подальшого діагнос-тування, прогнозування або розпізнавання образів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати у введені можли-вості використання генетичної інформації декількох батьків для формування нової особини та модифікуванні методів син-тезу для мереж рекурентних архітектур для обробки великих даних. popup.nrat_date 2026-02-09 Close