содержание диссертации.
Публикации.
Глава 1. Обзор литературы
Многослойный перцептрон
Архитектура.
Алгоритм обратного распространения ошибки.
Достоинства и недостатки многослойного перцептрона
Модификации алгоритма обратного распространения.
Подстройка скорости обучения
Использование момента.
Пакетная подстройка весов.
Методы обучения второго порядка.
Методы глобального поиска.
Методы оптимизации архитектуры МСП
Оценка оптимального размера скрытого слоя.
Методы прореживания весов.
Конструктивные методы.
Контроль переучивания.
Сочетание алгоритма обратного распространения и самоорганизации.
Нейросетевые комплексы.
Преимущества модульности.
Методы построения нейросетевых комплексов.
Параллельная организация модулей
Последовательная организация модулей
Модульные схемы для предобработки данных
Анализ временных рядов с использованием модульных схем
Глава 2. Нсйросетсвая система объективной диагностики дефектов слуха.
Постановка задачи
Сбор данных
Нейросетевой фильтр для предобработки сигналов.
I Стратегия постепенного усложнения тренировки
Результаты использования фильтра для КСВП.
Результаты использования фильтра для ДСВП.
Нейросетсвая система для автоматического определения слухового порога по КСВП Нсйросетевая система для автоматического определения слухового порога по ДСВП
Перспективы и области применения системы.
Глава 3. Нейросетевая система экспрессдиагностики органического загрязнения водных
Постановка задачи
Анализ СФП с помощью нейросетей
Стратегия постепенного усложнения тренировки
Концепция иерархических нейросетевых комплексов.
Результаты численных экспериментов
Классификатор для идентификации загрязнителей.
Классификатор для определения обобщенных классов
Анализ СФП на основе методов линейной алгебры.
Математическая модель.
Построение эталонов и распределение шума прибора
Распознавание загрязнителя и измерение концентрации.
Определение минимальной обнаружимой концентрации
Результаты численных экспериментов
Области применения системы экспрессдиагностики
Глава 4. Метод адаптивного построения иерархических нейросетевых комплексов
Основополагающие идеи метода.
Алгоритм формирования групп классов
Алгоритм построения ИНК
Свойства алгоритма построения ИНК.
Результаты численных экспериментов.
Двойное нормальное распределение
Одномерное распределение Кантора
Распознавание текстур.
Распознавание гласных.
Сравнение ИНК и стандартного МСП
Дикторонезависимое распознавание изолированных слов.
Подготовка данных.
Стратегия постепенного усложнения тренировки
Описание системы распознавания
Отличительные особенности разработанного подхода.
Глава 5. Метод анализа временных рядов с помощью иерархических нейросетевых
комплексов.
Постановка задачи
Алгоритм формирования групп классов при анализе временных рядов
Алгоритм построения ИНК при анализе временных рядов
Обобщение алгоритма АФГК на случай дрейфового характера изменения типа
динамики.
Результаты численных экспериментов.
Эксперименты с псевдослучайными последовательностями
Переключающаяся динамика
Серия базовых экспериментов.
Сравнение ИНК и стандартного МСП.
Серия экспериментов с границами классов
Серия экспериментов с несбалансированными классами.
Дрейфовый характер изменения динамики
Эксперименты с биомедицинскими данными.
Эксперименты с космофизическими данными
Переключающаяся динамика.
Дрейфовый характер изменения динамики
Возможности предлагаемого метода анализа временных рядов
Заключение
Основные результаты работы
Список литературы
- Київ+380960830922