И.А. Седых; В.А. Истомин

Авторы

И.А. Седых Липецкий государственный технический университет
В.А. Истомин Липецкий государственный технический университет

Ключевые слова:

НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ, РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ТАКАГИ-СУГЕНО-КАНГА, ПРОГРАММИРОВАНИЕ В MATHCAD, NEURAL NETWORK MODELING, HYBRID LEARNING ALGORITHM, RADIAL-BASIC NEURAL NETWORKS, TAKAGI-SUGENO-KANG NEURAL NETWORKS, PROGRAMMING IN MATHCAD

Аннотация

В работе описано обучение радиально-базисных и Такаги-Сугено-Канга нейронных сетей с помощью гибридных алгоритмов в блоке программирования математического пакета Mathcad. Разработаны программы обучения, дообучения и тестирования этих сетей. Приведена схема алгоритмов программ. Показаны формулы гибридных алгоритмов радиально-базисных и Такаги-Сугено-Канга нейронных сетей. Также в программах реализованы подстройка шага обучения и постоянное сохранение сетей и их параметров с наименьшим показателем ошибки за все итерации обучения. Подробно описаны использующиеся внутренние функции приложения Mathcad. Показаны примеры выходных файлов программ с пояснениями к переменным, значения которых выводятся в эти файлы. Представлен пример функционирования программ обучения вышеуказанных нейронных сетей на заданной выборке данных. Сделаны выводы о выполненной работе.

Библиографические ссылки

Кластеризация обучающих выборок большого объёма для обучения нейронных сетей на репрезентативных подвыборках [Текст] / М.Г. Журавлева [и др.] // Вести высших учебных заведений Черноземья. - 2015. - № 1. - С. 54-61. (Klasterizatsiya obuchayushchikh vyborok bol'shogo ob''ema dlya obucheniya neyronnykh setey na reprezen-tativnykh podvyborkakh [Tekst] / M.G. Zhu-ravleva [i dr.] // Vesti vysshikh uchebnykh zavedeniy Chernozem'ya. - 2015. - № 1. - S. 54-61.).

Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации [Текст] / C. Осовский. - Москва: Финансы и статистика, 2002. - 344 c. (Osovskiy, S. Neyronnye seti dlya obrabotki informatsii [Tekst] / C. Osovskiy. - Moskva: Finansy i statistika, 2002. - 344 c.).

Истомин, В.А. Обучение нейронных сетей Такаги-Сугено-Канга в программе Mathcad на основе гибридного алгоритма [Текст] / В.А. Истомин, И.А. Седых // Сборник научных статей IV научно-практической международной конференции (школы-семинара) молодых ученых (23-25 апреля 2018 г.). В 2 ч. Ч. 2. - Тольятти: Издатель Качалин Александр Васильевич. - 2018. - С. 407-411. (Istomin, V.A. Obuchenie neyronnykh setey Takagi-Sugeno-Kanga v programme Mathcad na osnove gibridnogo algoritma [Tekst] / V.A. Istomin, I.A. Sedykh // Sbornik nauchnykh statey IV nauchno-prakticheskoy mezhdunarodnoy konferentsii (shkoly-seminara) molodykh uchenykh (23-25 aprelya 2018 g.). V dvukh chastyakh. Ch. 2. - Tol'yatti: Izdatel' Kachalin Aleksandr Vasil'-evich. - 2018. - S. 407-411.).

Яхъяева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети [Текст]: учеб. пособие / Г.Э. Яхъяева. - Москва: Национальный Открытый Университет "Интуит", 2016. - 187 с. (Yakh''yaeva, G.E. Nechetkie mnozhestva i neyronnye seti [Tekst]: uchebnoe posobie / G.E. Yakh''yaeva. - Moskva: Natsional'nyy Otkrytyy Universitet "Intuit", 2016. - 187 s.).

Макаров, Е.Г. Mathcad [Текст]: учеб. пособие / Е.Г. Макаров. - Санкт-Петербург: Питер, 2009. - 384 с. (Makarov, E.G. Mathcad [Tekst]: uchebnoe posobie / E.G. Makarov. - Sankt-Peterburg: Piter, 2009. - 384 s.).