Опыт использования слоистых нейронных сетей для идентификации эмпирических закономерностей

Владимир Данилович Мазуров, Екатерина Юрьевна Полякова

Аннотация


В данной статье метод распознавания применяется к сравнению промышленных предприятий. При этом пришлось рассмотреть приёмы учёта неформализованных факторов. Эту методику можно использовать для объективного ранжирования предприятий. По мере работы над этой темой была разработана нейронная экспертная система, и она применялась специалистами областного правительства для прогнозирования динамики промышленности.

Ввиду сложности зависимостей возникали противоречивые системы неравенств. Мы разрешали их с помощью метода комитетов.

Влияние управления ситуацией с помощью варьирования значений факторов с отслеживанием на компьютерной модели позволяло корректировать модель как средство распараллеливания комитетных конструкций. Они непосредственно выступают в многослойных нейронных сетях.


Ключевые слова


нейронная сеть; прогнозирование; управление; сравнение; предприятие; признаки; представление; распознавание; несовместимый

Полный текст:

PDF (English)

Литература


Mazurov Vl.D. Komitetnye resheniya zadach planirovaniya. V kn.: Metody approksimatsii nesobstvennykh zadach matematicheskogo programmirovaniya [Committee Problem Solving of Scheduling. In the Book “Methods of Approximation of the Improper Problems of Mathematical Programming”]. Sverdlovsk, TSC AS USSR, 1984, pp. 21–25.

Mazurov Vl.D. Metod komitetov v zadachakh optimizatsii i klassifikatsii [Method of Committees in Problems of Optimization and Classification]. Мoscow, Nauka Publ., 1990. 248 p.

Khachay M.Yu., Mazurov Vl. D., Rybin A.I. Committee Constructions for Solving Problems of Selection, Diagnostings, and Prediction. Proceedings of the Steklov Institute of Math., 2002, Suppl. 1, pp. 66–102.

Vasil'ev V.I. Raspoznayushchie sistemy. Spravochnik [Distinguishing Systems. Reference Book]. Kiev, Naukova dumka Publ., 1990. 305 p.

Ivakhnenko A.G. Nepreryvnost' i diskretnost'. Perebornye metody modelirovaniya i klasterizatsii. [Continuity and Discretization. Reboric Methods of Model Operation and Clustering]. Kiev, Naukova dumka Publ.,1990. 392 p.

Lapko A.V., Chentsov S.V., Krokhov S.I., Fel'dman L.A. Obuchayushchiesya sistemy obrabotki informatsii i prinyatiya resheniy [The Studying Data Reduction Systems and Decision Makings]. Novosibirsk, Nauka Publ., 1996. 270 p.

Mazurov Vl.D., Popkov V.V. et al. O primenenii obuchayushchikhsya algoritmov pri reshenii zadachi sravnitel'noy otsenki deyatel'nosti predpriyatiy [About Application of the Studying Algorithms at the Solution of a Problem of Comparative Assessment of Activity of the Enterprises]. Works IMM UB RAS, 1998, pp. 61–75.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr190215

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.