Структурирование и обучение нейронных сетей с применениями к задачам физической химии и медицины

• Автор: Филимонов, Андрей Викторович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Иваново
• Количество страниц: 80 с. : ил.

1Д1СиГ1 I Е ииннмчи1тииипи1чх1мтммччIIммимIIм

ГЛАВА 1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В МЕДИЦИНЕ

Формальный нейрон.

Виды функций активации

Ограничение модели нейрона.

Многослойный персептрон

Выбор количества нейронов и слоев

Подготовка входных и выходных данных.

Методы обучения

Обучение однослойного персептрона

Расписание обучения.

Персептронная представляе.мость
Обучение многосюйного персептрона
Паралич сети.
Локальные минимумы.
Обучение без учителя.
Алгоритмы классификации
Сеть Кохонена
Обучение слоя Кохонена.
Метод выпуклой комбинации
Сеть встречного распространения. Счой Гроссберга
Обучение сети встречного распространения.
Применение нейронных сетей в медицине
ГЛАВА 2. ДИНАМИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ ПЕРСЕПТРОНОВ
Постановка задачи
Понижение размерности входного вектора.
Оптимизация структуры сетей
Выводы.
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА СЖАТИЯ ТОНКИХ ОРГАНИЧЕСКИХ ПЛЕНОК НА ПОВЕРХНОСТИ РАЗДЕЛА ФАЗ ВОДАВОЗДУХ.
Выявление областей фазовых переходов.
Интерполяция данных
Выводы.
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ВВЕДЕНИЕ


ГЛАВА 1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ. Формальный нейрон. Ограничение модели нейрона. Подготовка входных и выходных данных. Расписание обучения. Персептронная представляе. Паралич сети. Локальные минимумы. Обучение без учителя. Обучение слоя Кохонена. Сеть встречного распространения. Обучение сети встречного распространения. ГЛАВА 2. Понижение размерности входного вектора. Выводы. ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА СЖАТИЯ ТОНКИХ ОРГАНИЧЕСКИХ ПЛЕНОК НА ПОВЕРХНОСТИ РАЗДЕЛА ФАЗ ВОДАВОЗДУХ. Выявление областей фазовых переходов. Выводы. В силу того, что искусственные нейронные сети ИНС широко используются в ряде областей научных и прикладных исследований, проблема выбора оптимальной структуры сетей и алгоритмов их обучения является актуальной научной задачей. Несмотря на то, что существующие методики выбора конфигурации сетей, такие например, как генетические алгоритмы, дают хорошие результаты, их применение на практике осложняется значительными затратами времени на функционирование алгоритмов, что не всегда приемлемо с точки зрения конечного пользователя. Поэтому возникает естественный интерес к поиску более быстрых алгоритмов оптимизации и обучения ИНС, работающих в какойнибудь конкретной прикладной области, например, в медицине. Дело в том, что медицинские данные характеризуются большим числом входных показателей, пропущенных и аномальных данных при ограниченном объеме статистического материала. При работе с такими данными выбор оптимальной структуры сети особенно важен. Для экономии машинного времени при обучении нейронных сетей целесообразно также сжимать входные данные. Однако существующие методики, например метод главных компонент, по ряду причин неприменимы для обработки медицинских данных. В этой связи поиск новых алгоритмов, проведенный в данной работе, применительно к задачам обучения и структурирования нейронных сетей, а также предобработки данных, является исключительно актуальным. Создание медицинских экспертных систем пульмонология и психология. Построение математической модели процесса сжатия тонких пленок органических соединений на поверхности воды. В физикохимической задаче создания тонких пленок предложен новый алгоритм для выявления фазовых переходов построена и исследована математическая модель процесса сжатия тонких пленок органических соединений на поверхности воды. Многопрофильной клиники ИвГМА, а также в лаборатории молекулярной физики ИвГУ. В молекулярной физике для изучения поведения пленок органических соединений на поверхности воды. Разработка на этой базе экспертных систем, внедренных для реальной эксплуатации в медицинских учреждениях г. Иваново 1 программа для дифференциальной диагностики пневмонии и прогнозирования ее исходов 7ая городская больница г. Иваново, 2 программа для определения показателей интроверсии экстраверсии на основе физиологических и антропометрических показателей многопрофильная клиника ИвГМА г. Разработан новый способ выявления фазовых переходов в этом процессе. Наиболее значимые результаты, полученные в ходе работы над диссертацией, доложены на международных конференциях ФРЭМЭ Владимир и 2й Российской конференции молодых ученых России Москва, , в рамках международной летней школы ОИЯИ Физические методы в медицинских исследованиях Ратмино Дубна, , а также на научном семинаре Лаборатории Информационных Технологий ОИЯИ. Первая глава носит, в основном, обзорный характер и освещает вопросы, связанные с определением нейронных сетей и особенностями их применения в медицинских задачах. Кратко перечислены основные алгоритмы обучения сетей. Во второй главе описывается разработанный комплексный метод динамической оптимизации структуры нейронных сетей на примере создания двух экспертных систем для пульмонологии и психологии. В третьей главе рассматривается возможность применения нейронных сетей для анализа состояния тонких пленок в определенном фазовом состоянии, а именно интерполяция экспериментальных данных.