NEIRONU TĪKLA UN LĒMUMU KOKA SALĪDZINĀJUMS IZPLŪDUŠAS INFORMĀCIJAS APSTRĀDĒ
DOI:
https://doi.org/10.17770/etr1999vol1.1873Abstract
Darba mērķis bija salīdzināt neironu tīkla un lēmumu koka ģenerēšanas algoritmu izplūdušas informācijas apstrādes uzdevumā. Izplūdušas informācijas apstrādei ir izstrādātas vairākas pieejas - gan dažādu arhitektūru neironu tikli, gan arī dažādi lēmumu koka indukcijas algoritmi.
Savā darbā es izmantoju daudzslāņu tiešās izplatīšanās neironu tīklu ar kļūdas atpakaļizplatīšanās algoritmu, pielāgojot tīkla ieejas un izejas izplūdušu vērtību attēlošanai saskaņā ar [2]-[H. Ishibuchi, H. Okada, H. Tanaka, Interpolation of Fuzzy If- Then Rules by Neural Networks].
Par lēmumu koka indukcijas algoritmu, ar kuru salīdzināt neironu tīkla rezultātus, es izvēlējos [l]-[Yufei Yuan, Michael J. Shaw, Induction of fuzzy decision trees] aprakstīto pieeju.
Downloads
References
Yufei Yuan, Michael J. Shaw. Induction of fuzzy decision trees - from Fuzzy Sets and Systems 69 (1995) pp. 125 - 139
Ishibuchi H., Okada H., Tanaka H. Interpolation of Fuzzy If-Then Rules by Neural Networks - from Proceedings of the 2nd International Conference on Fuzzy Logic & Neural Networks (lizuka, Japan, July 17-22,1992) pp. 227 - 340
Detlef Nauck, Neuro-fuzzy systems: review and prospects, EUFIT ’97, September 8 - 11, 1997 pp. 1044-1053
Alexander I. and Morton H. An introduction to Neural Computing - Chapman and Hall, 1990.
Горбань A. H., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.-276 с.
Kevin Knight. Connectionist Ideas and Algorithms - from Communications of the ACM, Vol. 33, No. 11. pp. 59 - 74.
Нильсон H. Обучающиеся машины - M.: Мир, 1967. - 88 - 104с.
