Метод эволюционного накопления признаков для автоматического построения нейронных сетей

• Автор: Тютерев, Владислав Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 174 с. : ил

Критерии эффективности нейронных сетей. Конструктивный подход к построению нейронных сетей. Бинарные алгоритмы . Метод динамического добавления . Методы усечения. Эволюционный способ создания нейронных сетей. Генетические алгоритмы . Подходы к кодированию нейронных сетей. Порождающее кодирование. Исследование подходов к построению нейронных сетей. Размерность пространства поиска. Предлагаемая организация поиска архитектуры. Реализация кодирования путями. Фитнессфункция. Алгоритм эволюционного наращивания нейронной сети
3. Описание тестовых данных. Методика оценки. Параметры алгоритма. Синтетические тесты. Реальные тестовые наборы из РЮВЕК. Задача прогнозирования беременности. Приложение 1. Приложение 2. Целью данной работы является реализация эффективного алгоритма построения оптимальной топологии нейронных сетей путем объединения сильных сторон конструктивного и эволюционного подходов. Диссертация состоит из введения, трех основных глав, заключения и двух приложений. Во введении кратко освещено современное состояние теории нейронных сетей, проанализированы основные задачи, возникающие при проектировании нейронных сетей и магистральные пути решения возникающих проблем.


Приложение 2. Целью данной работы является реализация эффективного алгоритма построения оптимальной топологии нейронных сетей путем объединения сильных сторон конструктивного и эволюционного подходов. Диссертация состоит из введения, трех основных глав, заключения и двух приложений. Во введении кратко освещено современное состояние теории нейронных сетей, проанализированы основные задачи, возникающие при проектировании нейронных сетей и магистральные пути решения возникающих проблем. Здесь же сформулирована постановка задачи и определены методы исследования. В главе первой приведен развернутый анализ современного состояния проблемы автоматического построения нейронных сетей. Сформулированы теоретические критерии оценки эффективности построенных моделей. Изложены основные методы построения нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ конструктивных и эволюционных алгоритмов. Выявлены основные достоинства и недостатки существующих подходов. Во второй главе сформулированы предложенные автором алгоритмы, детально описана схема их реализации и практического применения. В главе третьей проведен анализ предложенного алгоритма. Приведены результаты сравнения характеристик предложенных алгоритмов и основных существующих методов построения нейронных сетей для решения ряда практических задач. В заключении сформулированы положения выносимые на защиту. В приложения вынесены акты внедрения и использования результатов диссертационной работы и описание разработанной программной библиотеки.