Romanuke V. Optimal construction of the pattern matrix for probabilistic neural networks in technical diagnostics based on expert estimations = Оптимальна побудова матриці шаблонів ймовірнісних нейромереж у технічній діагностиці на основі експертних оцінок / V. Romanuke // Information, Computing and Intelligent Systems. - 2021. - № 2. - С. 19-25. - Бібліогр.: 13 назв. - англ.У сфері технічної діагностики багато завдань вирішуються за допомогою автоматизованої класифікації. Для цього найкраще підходять такі класифікатори, як імовірнісні нейронні мережі, завдяки своїй простоті. Для отримання ймовірнісної матриці шаблонів нейронної мережі для технічної діагностики зазвичай використовують експертні оцінки або вимірювання. Матрицю закономірностей можна вивести прямо шляхом простого усереднення цих оцінок. Однак середні значення не завжди є найкращим способом обробки експертних оцінок. Мета роботи - запропонувати метод оптимального виведення матриці закономірностей для технічної діагностики на основі експертних оцінок. Основним критерієм оптимальності є максимізація продуктивності, до якої входить підкритерій максимізації швидкодії. Перш за все, визначається максимальна ширина матриці візерунка. Ширина не перевищує кількості експертів. Потім для кожного стану об'єкта експертні оцінки кластеризуються. Кластеризацію можна здійснити за допомогою методу k-середніх або подібного. Центроїди цих кластерів послідовно утворюють матрицю шаблону. Оптимальна кількість кластерів визначає оптимальність імовірнісної нейронної мережі шляхом максимізації її продуктивності. Загалом, більшість результатів відсотка частоти помилок імовірнісних нейронних мереж, здається, майже експоненціально зменшуються зі збільшенням кількості кластеризованих експертних оцінок. Тому, якщо оптимальна кількість кластерів визначає занадто "широку" матрицю шаблонів, швидкість роботи якої нестерпно низька, максимізація продуктивності передбачає компроміс між мінімальним відсотком помилок і максимально допустимою повільністю швидкості роботи ймовірнісної нейронної мережі. Оптимальна кількість кластерів визначається при асимптотично мінімальному відсотку частоти помилок або при прийнятному відсотку частоти помилок, який відповідає максимально допустимій повільності швидкості роботи. Оптимальність практично відноситься до одночасної прийнятності частоти помилок і швидкості роботи. Індекс рубрикатора НБУВ: Ж820.51 с116
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж Пошук видання у каталогах НБУВ
Повний текст Наукова періодика України
![](/irbis_nbuv/images/info.png) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|