Разработка и исследование комплексного эволюционного подхода для проектирования коллективов нейросетевых технологий моделирования и прогнозирования - Статья
Методы формирования структуры нейронных сетей и их обучения. Принципы автоматического определения способа и параметров формирования общего решения в коллективе. Использование полученных результатов для решения задач моделирования и прогнозирования.
Аннотация к работе
Разработка и исследование комплексного эволюционного подхода для проектирования коллективов нейросетевых технологий моделирования и прогнозированияВ этой связи видится, что одним из подходов повышения эффективности систем, основанных на нейронных сетях, является использование автоматически генерируемых коллективов нейронных сетей. Предлагаемый эволюционный метод проектирования нейронных сетей основан на вычислении и использовании в эволюционном процессе оценок вероятностей , где - номер скрытого слоя нейронной сети, - максимальное число скрытых слоев, - номер нейрона на скрытом слое сети, - максимальное число нейронов на скрытом слое, , где - мощность множества активационных функций, которые могут быть использованы при формировании структуры нейронной сети. Для повышения эффективности выполнения этого этапа был разработан метод, позволяющий автоматически выбирать из сформированного предварительно пула те нейронные сети, которые будут участвовать в принятии коллективного решения, и формировать это коллективное решение в виде различных преобразований и комбинаций (линейных и нелинейных) решений отдельных участников коллектива. Общее коллективное решение, сформированное с помощью предлагаемого метода, представляет собой некоторую функцию, входными параметрами которой являются частные решения нейронных сетей, включенных в коллектив: нейронный сеть автоматический прогнозирование Предлагаемый метод был исследован в сравнении с методом GASEN, использующим для назначения весов генетический алгоритм, с последующим учетом при формировании общего решения тех нейронных сетей, чей весовой коэффициент выше некоторого заданного заранее значения.