Нейромережева технологія класифікація функцій еталонної моделі взаємодії відк-ритих систем

Автор(и)

  • М. К. Печурін Національний авіаційний університет
  • Л. П. Кондратова НТУУ "Київський політехнічний університет"
  • С. М. Печурін НТУУ "Київський політехнічний університет"

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.3.6446

Анотація

У статті оцінюється можливість застосування алгоритмів класифікації на основе апарату штучних нейронних мереж (ШНМ) типів MLP і RBF для формування (перевірки ефективності існуючого)  набору і складу рівнів еталонної моделі (ЕМ) взаємодії відкритих систем. Критерії класифікації характеризують відношення сумарного відхилення оцінок функцій в сусідніх таксонах до вказаної величини і максимального значення відхилення оцінок функцій в несусідніх таксонах. Формування кортежа таксонів функцій ЕМ з найкращим значенням відношення критеріїв меншим числом ітерацій навчання гарантується з використанням ШНМ типу MLP

Біографії авторів

М. К. Печурін, Національний авіаційний університет

Факультет комп’ютерних систем; д-р техн.наук

Л. П. Кондратова, НТУУ "Київський політехнічний університет"

ННК «Інститут прикладного системного аналізу»; канд.техн.наук

С. М. Печурін, НТУУ "Київський політехнічний університет"

ННК «Інститут прикладного системного аналізу»; канд.техн.наук

Посилання

Згуровский М.З., Панкратова Н.Д. Системный анализ: проблемы, методология, приложения. – К.: Наукова думка, 2005. – 743 с.

Зайцев С.С., Кравцунов М.И., Ротанов С.В. Сервис открытых информационно-вычислительных сетей. Радио и связь, 1990. – 240 с.

Нейронные сети в системах автоматизации / В.И.Архангельский, И.Н.Богаенко, Г.Г.Грабовский, Н.А.Рюмшин. – К.:Техника, 1999. – 364 с.

Крисилов В.А., Юдин С.А., Олешко Д.Н. Использование гипотезы компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2006, №3. – С. 26 – 36.

Дудник О.В., Бидюк П.И. Применение радиальных базисных функций в нейронных сетях для прогнозирования экономических показателей // Проблемы управления и информатики. – 2003, №2. – С. 126 – 133.

Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. – М.: Мир. – 1975. – 536 с.

Анисимов А.В., Порхун Е.В., Тарануха В.Ю. Алгоритм формирования параметрического вектора для решения задач классификации нейронной сетью прямого распространения // Кибернетика и системный анализ. – 2007, №2. – С.3–14.

Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е издание. Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс». – 2006. – 1104 с.

##submission.downloads##

Опубліковано

2010-09-14

Як цитувати

Печурін, М. К., Кондратова, Л. П., & Печурін, С. М. (2010). Нейромережева технологія класифікація функцій еталонної моделі взаємодії відк-ритих систем. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 3(31), 122–131. https://doi.org/10.18372/2073-4751.3.6446

Номер

Том 3 № 31 (2010)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.