Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2115U005542, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ШВИДКИЙ МЕТОД ВИДІЛЕННЯ НАВЧАЛЬНИХ ВИБІРОК ДЛЯ ПОБУДОВИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ЗА ПРЕЦЕДЕНТАМИ Автор Субботін С. О.Subbotin S. A. Дата публікації 20-01-2015 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/45131 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис 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. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити