Исследование и разработка генетических методов и алгоритмов инструментальных средств систем поддержки формирования и обучения нейронных сетей

• Автор: Шницер, Юрий Леонидович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 183 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Анализ нейрогенетических технологий для решения задач системы поддержки принятия решений
1.1. Анализ факторов, определяющих характер человекомашинных процедур принятия решения

1.2. Анализ особенностей постановки задач поддержки принятия решения

1.3. Анализ перспектив развития интеллектуализации систем поддержки принятия решений
1.4. Разработка процедуры синтеза синтетической модели систем поддержки принятия решений на основе нейрогенетических технологий
1.5. Выводы
2. Разработка базиса представления нейронных сетей для инструментальных средств систем поддержки принятия решений
2.1. Разработка технологии проектирования синтетической модели поддержки принятия решений на основе нейронечетких систем

2.2.Постановка задачи обучения нейронных сетей

2.3. Анализ и выбор архитектур нейронных сетей
2.4. Разработка метода представления архитектур нейронных сетей, ориентированного на эволюционную парадигму
2.5. Выводы
3. Разработка технологии построения инструментальных средств для формирования и обучения нейронных сетей на основе генетических алгоритмов
3.1. Анализ подходов к разработке алгоритмов генетического поиска 3.2 Выбор принципов модификации генетических операторов
3.3. Выбор технологий многоуровневого эволюционного поиска
3.4. Разработка системных принципов построения инструментальных
средств формирования и обучения нейронных сетей
3.5. Выводы
4. Разработка инструментальных средств синтеза нейронных сетей
4.1. Разработка генетического алгоритма формирования и обучения нейронных сетей
4.1.1. Разработка принципов кодирования и декодирования хромосом
4.1.2. Анализ воздействия генетических операторов на хромосомы различных видов
4.1.3. Организация процедуры генетического поиска для синтеза архитектуры нейронной сети
4.2. Разработка метода построения эволюционных инструментальных средств для формирования обучающей выборки
4.3. Разработка операторов локального поиска фрагментов нейронной сети
4.3.1. Разработка оператора локатьного поиска числа нейронов в скрытых слоях нейронной сети
4.3.2. Разработка нейросстевых алгоритмов локального поиска фрагментов нейронной сети
4.3.3. Разработка нейросетевого оператора локального поиска для сравнения фрагментов локусов хромосом
4.4. Разработка и описание пакета прикладных программ инструментальных средств формирования и обучения нейронных сетей
на основе эволюционной парадигмы
4.5. Выводы
Заключение
Литература


Разработанная технология создания нейрогенетических инструментальных средств позволяет проектировать программноаппаратные и имитационные модели человекомашинного интерфейса для задач обработки больших оперативных информационных потоков реального времени. Использование результатов работы. Материалы диссертации использованы в работах факультета информационной безопасности ТРТУ г. Таганрог, научноисследовательского института технологий комплексной безопасности ТРТУ г. Таганрог. Акты использования научных результатов, полученных в диссертационной работе, приведены в приложении. Апробация работы. Международной научнотехнической конференции и молодежной научной конференции Интеллектуальные САПР , г. Первой Международной научной конференции Искусственный интеллект, п. Всероссийской научнотехнической конференции Медицинские информационные системы МИС, г. Третьей региональной конференции ГИС для муниципального управления , г. Международной научнотехнической конференции и молодежной научной конференции Интеллектуальные САПР , г. Седьмой Национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ, г. Всероссийской научнотехнической конференции с международным участием Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности , г. Таганрог. Публикации. По материалам диссертации опубликовано печатных работ. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературных источников из 5 наименований на страницах и приложения. Основное содержание работы изложено на 3 страницах текста, из которых страниц являются иллюстрациями и таблицами. Термин система поддержки принятия решений СППР появился в начале семидесятых годов. Системы поддержки принятия решений являются человекомашинными объектами, которые позволяют ЛПР лицам, принимающим решения использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем 1,2. Система поддержки принятия решений это компьютерная система, позволяющая ЛПР сочетать собственные субъективные предпочтения с компьютерным анализом ситуации при выработке рекомендаций в процессе принятия решения 3. СППР компьютерная информационная система, используемая для различных видов деятельности при принятии решений в ситуациях, где невозможно или не желательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решения 4. Человекомашинная процедура принятия решений с помощью СППР представляет собой циклический процесс взаимодействия человека и компьютера. Общая схема, отражающая особенности принятия решений ЛПР в диалоге с компьютерной системой поддержки принятия решений, показана на рис. Цикл состоит из фазы анализа и постановки задачи лицом, принимающим решение, ЛПР и фазы оптимизации поиска решения с учетом заданных характеристик 5. Помогают произвести оценку обстановки ситуаций, осуществить выбор критериев и оценить их относительную важность. Генерируют возможные сценарии действий. Осуществляют оценку сценариев и выбирают лучший сценарий. Обеспечивают постоянный обмен информацией об обстановке принимаемых решений и помогают согласовать групповые решения. Моделируют принимаемые решения. Осуществляют динамический компьютерный анализ возможных последствий принимаемых решений. Производят сбор данных о результатах выполнения принятых решений и осуществляют оценку результатов. Здесь важно отметить, что ЛПР работает в диалоге с СППР и вносит коррективы в систему путем ее обучения и дообучения, реализуя тем самым анализ последствий принимаемого решения, рис. Многочисленные исследования показывают, что ЛПР без дополнительной аналитической поддержки используют упрощенные, а иногда и противоречивые решающие правила 6. ЛПР принимает решение стрессовая ситуация, решение на основе имеющегося опыты руководителя и другое. Увеличение сложности современных производственных задач приводит к требованию координации большого количества действий с уровнем точности, которая позволит всем участникам исполнить их задачи совершенно и точно во времени. Рис.