Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДУЛЬНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ BP-SOM ДЛЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРАВИЛ
- Авторы
- Гридин Владимир Николаевич info@ditc.ras.ru, д-р техн. наук; директор, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центр информационных технологий в проектировании РАН, Москва, Россия Тел. 8 (495) 596-02-19
Солодовников Владимир Игоревич info@ditc.ras.ru, канд. техн. наук; старший научный сотрудник, Центр информационных технологий в проектировании РАН, г. Одинцово, Московская обл., Россия Тел. 8 (495) 596-02-19
Карнаков Виктор Владимирович info@ditc.ras.ru, канд. техн. наук; главный научный сотрудник, Центр информационных технологий в проектировании РАН, г. Одинцово, Московская обл., Россия Тел. 8 (495) 596-02-19
- В разделе
- ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ
- Ключевые слова
- нейронная сеть / многослойный персептрон / самоорганизующиеся карты Кохонена / модульная сеть BP-SOM / извлечение правил
- Год
- 2015 номер журнала 4 Страницы 3 - 7
- Индекс УДК
- 681.3
- Код EDN
- Код DOI
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Одним из наиболее перспективных инструментариев для решения задач "интеллектуального" анализа данных представляется применение нейросетевых технологий. Данные являются ценным ресурсом, который хранит в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации. Рассмотрены вопросы построения, обучения и использования модульной нейронной сети BP-SOM. Приведены особенности ее функционирования, способы извлечения правил из обученной нейронной сети и методы интерпретации полученного результата.
- Полный текст статьи
- Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Список цитируемой литературы
-
Ежов А., Шумский С. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе, 1998.
Kohonen T. Self-Organization and Associative Memory. - Berlin: Springer Verlag, 1989.
Weijters A. The BP-SOM architecture and learning rule // Neural Processing Letters, 2, 13-16, 1995.
Ton Weijters, Antal van den Bosch, Jaap van den Herik. Interpretable neural networks with BP-SOM, Machine Learning: ECML-98, Lecture Notes in Computer Science. 1998. V. 1398. P. 406-411.
Гридин В. Н., Солодовников В. И., Евдокимов И. А., Филиппков С. В. Построение деревьев решений и извлечение правил из обученных нейронных сетей / Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. № 4. С. 26-33.
Eggermont J. Rule-extraction and learning in the BP-SOM architecture // Thesis - 1998.
Sebastian B. Thrun. Extracting provably correct rules from artificial neural networks. Technical Report IAI-TR-93-5, University of Bonn, Department of Computer Science, 1993.
- Купить
