Класифікація даних в умовах невизначеності на основі гібридних нейро-фаззі архітектур
Рекурентні і робастні методи кластеризації даних. Сегментація часових послідовностей в межах імовірнісного, можливісного підходів. Самоорганізація на основі модифікованої мережі Кохонена з можливістю нечіткого виведення. Методи обчислювального інтелекту.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | автореферат |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 14.09.2014 |
| Размер файла | 86,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Диссертация посвящена исследованию архитектур гибридных нейро-фаззи сетей и методов их обучения и самообучения, адаптивных процедур нечеткой кластеризации для задач классификации данных, представленных в численной форме, в условиях априорной и текущей неопределенности относительно характера распределения данных и значительного перекрытия классов.
В диссертационной работе предложены рекуррентные и робастные процедуры кластеризации в рамках вероятностного и возможностного подходов, обладающие способностью обрабатывать приходящие наблюдения по мере их поступления, а также нечувствительные к выбросам, зачастую присутствующим в выборках данных для реальных практических задач. Показаны их преимущества по сравнению с известными методами нечеткой кластеризации.
В работе предложена модифицированная вероятностная нейронная сеть с нечетким выводом, содержащая дополнительный слой нейронов, методы ее построения и обучения, благодаря которым достигается возможность существенного сокращения размеров сети, а именно, количества нейронов слоя прототипов, без потери качества классификации, благодаря чему снижаются требования к вычислительным ресурсам, необходимым для работы сети в режиме классификации.
В работе предложен рекуррентный метод обучения радиально-базисной сети на основе эллипсоидального оценивания, обеспечивающий сходимость настраиваемых весов к эллипсоидам минимального объема, содержащим оптимальные значения настраиваемых весов, благодаря чему обеспечивается эффективное обучение в условиях дефицита или отсутствия информации о природе возмущений, влияющих на обучающие данные.
Разработаны архитектура и метод обучения гибридной нейро-фаззи сети встречного распределения, сочетающей в себе особенности подходов радиально-базисных нейронных сетей и конкурентных нейронных сетей путем последовательного объединения двух слоев радиально-базисных функций и нео-фаззи нейронов. Построение выходного слоя такой сети из нео-фаззи нейронов позволило использовать для ее обучения вычислительно простые и эффективные процедуры.
Усовершенствованы методы самоорганизации модифицированной сети Кохонена, обладающей возможностью нечеткого вывода, и предложен метод предварительной обработки данных путем повышения размерности входного пространства данных с последующим нормированием на гиперсферу единичного радиуса, позволяющий существенно снизить потери информации, возникающие в результате нормирования на гиперсферу.
Эффективность предложенных методов экспериментально подтверждена на ряде известных тестовых выборок данных для нечеткой классификации в сравнении с классическими нейро- и нейро-фаззи методами интеллектуального анализа данных.
Синтезированные методы и предложенные архитектуры гибридных нейро-фаззи сетей подтвердили свою эффективность при разработке систем биомедицинской диагностики для сегментации временных рядов интервалов сердцебиения биологического организма в процессе выхода и пробуждения из искусственного гипометаболического состояния, а также при решении задачи обнаружения зон кровотока по данным, полученным при помощи ультразвукового сканирования исследуемого тела, что существенно для медицинской диагностики различных заболеваний сердечно-сосудистой системы человека и используется в ранней диагностике опухолевых заболеваний внутренних органов с дифференцированием их по степени злокачественности
Ключевые слова: гибридные нейро-фаззи сети, искусственные нейронные сети, системы нечеткой классификации, адаптивные процедуры кластеризации, методы обучения, методы самообучения.
ABSTRACT
Gorshkov Ye. V. Data classification under uncertainty conditions on the basis of hybrid neuro-fuzzy architectures. - Manuscript.
The thesis for the candidate degree in technical sciences on the specialty 05.13.23 - Artificial Intelligence Systems and Means. - Kharkiv National University of Radio Electronics, Kharkiv, 2007.
The thesis is devoted to a research of the hybrid neuro-fuzzy network architectures, learning and self-organization methods, adaptive fuzzy clustering procedures in the problem of data classification under a priory and current uncertainty conditions with respect to the type of data distribution and vastly overlapping classes.
Robust probabilistic and possibilistic recursive fuzzy clustering methods, probabilistic neural network with fuzzy inference, network learning and growing methods, recursive learning method based on ellipsoidal approach for the radial-basis neural networks, hybrid neuro-fuzzy counter-propagation network and its learning method are proposed in the thesis.
Self-organization methods of the Kohonen network with fuzzy inference are improved and the data preprocessing method by increasing of the input space dimensionality is proposed.
Experimental results confirm the efficiency of the proposed methods in comparison to the standard neuro- and neuro-fuzzy data processing methods on the number of well-known data classification benchmarks.
The proposed methods and architectures of the hybrid neuro-fuzzy networks were used in the biomedical diagnosis system for segmentation of the non-stationary time series of R-R heartbeat intervals of the biological organism in the process of awakening from the artificial hypometabolic state. The proposed hybrid neuro-fuzzy counter-propagation network is used for the detection of blood pressure zones using the information obtained by the ultrasonic scan results of the human body. This information is important for the diagnostics of the different blood vessel lesions and is used in the early diagnostics of the malignant internal organs tumors.
Key words: hybrid neuro-fuzzy networks, artificial neural networks, fuzzy classification systems, adaptive clustering procedures, learning methods, self-leaning methods.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Проблема інформаційної обробки геологічних даних. Методи побудови розрізу з відомих елементів залягання. Підготовка даних для аналізу. Ієрархія об'єктів, що беруть участь в побудовах. Розрахунок витрат на розробку та впровадження проектного рішення.
магистерская работа [4,2 M], добавлен 17.12.2014Реалізація сегментації позичальників методом карт Кохонена за допомогою пакету Deductor Studio. Послідовність дій, які необхідно провести для аналізу даних у Deductor Studio. Результат сегментації на картах Кохонена та характеристика кожного сегменту.
контрольная работа [1017,1 K], добавлен 29.09.2010Основи проектування інформаційних реляційних баз даних, надання користувачам необхідної їм інформації на основі збережених даних. Розробка бази даних, що дозволяє зберігати інформацію про абонентів (ім'я, мобільний телефон, адреса, e-mail, реєстрація).
курсовая работа [1,9 M], добавлен 13.11.2010Регулярний тип даних мови Pascal, що дозволяє в програмі задавати структуру даних, яка називається масивом. Поняття одновимірного та багатовимірного масиву. Прямі методи сортування масивів, типи даних. Таблиця результативності гравців футбольної команди.
лекция [411,2 K], добавлен 24.07.2014Бібліотека Pcap та її реалізація WinPcap під платформу Windows. Аспекти робот з бібліотекою WinPcap. Штучні нейронні мережі. Застосування бібліотеки Winpcap для захоплення мережевого трафіку. Реалізація нейронної мережі Кохонена для аналізу заголовків.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.06.2012Використання баз даних та інформаційних систем. Поняття реляційної моделі даних. Ключові особливості мови SQL. Агрегатні функції і угрупування даних. Загальний опис бази даних. Застосування технології систем управління базами даних в мережі Інтернет.
курсовая работа [633,3 K], добавлен 11.07.2015Визначення множини вхідних та вихідних лінгвістичних змінних нечіткої системи керування змішувачем. Аналіз побудови системи нечіткого виведення, розгляд його етапів, аналіз наукового та технічного застосування. Аналітичне рішення тестового прикладу.
курсовая работа [412,6 K], добавлен 17.05.2012Проектування та реалізація бази даних на фізичному рівні. Формування сутності з їх атрибутами. Вибір засобів розробки даного програмного забезпечення. Створення інтерфейсу для роботи з базою даних. Інструкція користувача, головне функціональне вікно.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 26.09.2013Поняття комп'ютерної мережі як спільного підключення окремих комп’ютерів до єдиного каналу передачі даних. Сутність мережі однорангової та з виділеним сервером. Топології локальних мереж. Схема взаємодії комп'ютерів. Проблеми передачі даних у мережі.
курсовая работа [605,0 K], добавлен 06.05.2015Створення оригінальної розподіленої інформаційної системи на основі технології SOAP. Надана архітектура клієнт-серверної взаємодії: клієнтське прикладення споживає Web-сервіс з Internet, а отримані об'єктні методи звертаються до віддалених даних на Web.
лабораторная работа [556,0 K], добавлен 08.06.2009Визначення та класифікація семантичних мереж. Їх трирівнева архітектура. Семантичні мережі у пам’яті людини. Конкретизація, ієрархія й наслідування фреймів. Асиміляція нових знань на основі семантичних мереж. Поповнення первинних описів на основі фреймів.
реферат [57,6 K], добавлен 11.06.2010Правила відтворення даних при введенні. Введення-виведення даних та їх формування. Буферизований вихідний потік для повідомлення про помилки. Управління форматами за допомогою компонентних функцій класу ios. Визначення користувальницьких маніпуляторів.
реферат [16,5 K], добавлен 23.01.2011Методи використання традиційних файлових систем - набору програм, які виконують для користувачів деякі операції, наприклад, створення звітів. Системи керування баз даних. Основні поняття реляційної моделі даних. Реляційна алгебра і реляційне числення.
реферат [40,2 K], добавлен 13.06.2010Порівняння характеристик топології мережі передачі даних, таких як: діаметр, зв’язність, ширина бінарного поділу та вартість. Загальний опис механізмів передачі даних – алгоритмів маршрутизації, а також методів передачі даних між процесорами мережі.
курсовая работа [167,3 K], добавлен 20.06.2015Аналіз об'єктів дослідження, проектування баз даних. Розробка програмного забезпечення для роботи зі спроектованою базою даних. Реалізація індексів, опис метаданих в середовищі MySQL. Специфікація DDL для MySQL, протокол тестування DDL-сценарії.
контрольная работа [389,9 K], добавлен 05.01.2014Основні поняття теорії нечіткої логіки. Прогнозування економічних процесів та курсу валюти на фінансовому ринку. Системи та алгоритми нечіткого виводу. Адаптивні системи нейро-нечіткого виводу. Процес розробки і перевірки нечіткої моделі гібридної мережі.
курсовая работа [3,1 M], добавлен 19.06.2014Представлення типів даних при роботі нейронними мережами. Корисні вхідні змінні, їх тестування методом спроб та помилок. Генетичний алгоритм відбору вхідних даних. Нелінійне пониження розмірності, пропущені значення. Створення нового набору даних.
реферат [1,1 M], добавлен 09.07.2011Характеристика особливостей мікроконтролерів AVR сімейства Mega: пам'ять даних на основі РПЗПЕС, можливість захисту від читання і модифікації пам'яті програм. Аналіз проблем побудови цифрових пристроїв на МК та ПЛІС. Розгляд портів введення-виведення.
курсовая работа [4,0 M], добавлен 05.12.2014Вивчення механізмів і принципів проектування реляційних баз даних на основі математичної теорії відношень. Ознайомлення з блок-схемою функціональних залежностей між атрибутами універсального відношення. Визначення детермінантів і ключів відношення.
лабораторная работа [37,3 K], добавлен 03.11.2022Підхід до побудови користувацького інтерфейсу об’єкту проектування. Інтернет-проекти на основі AJAX технології. Побудова діаграми сценаріїв користування. Оцінка програмного забезпечення веб-сервера. Програмування авторизації та реєстрації користувачів.
дипломная работа [290,1 K], добавлен 15.12.2013
