Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№2
Ожидается:
16 Июня 2024
Статьи журнала №4 2012
11. Контроллинг в системах управления бизнес-процессами [№4 за 2012 год]Авторы: Фёдоров И.Г. (IFedorov@mesi.ru) - Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ), г. Москва (профессор ), кандидат технических наук;
Аннотация: Управление процессом нельзя сводить только к изменению его схемы, это существенно сужает реальные возможности по управлению. Модель процесса не ограничивается диаграммой протоков работ, она включает интегрированное представление нескольких перспектив. Изменение схемы процесса – лишь один из нескольких возможных способов управления бизнес-процессами. Следует выделить три уровня контроллинга бизнес-процессами: оперативный, тактический, стратегический. На оперативном уровне предполагается контроль параметров исполнения каждого экземпляра для выявления тех, которые выполняются с отклонениями. На тактическом – для группы бизнес- процессов предполагается контроль показателей, характеризующих работу нескольких экземпляров процессов на краткосрочном временном интервале. Стратегическое управление, осуществляемое на уровне схемы процесса, предполагает контроль параметров на долгосрочном временном интервале и изменение схемы в том случае, когда первый и второй уровни управления не могут обеспечить достижение поставленных целей или произошло радикальное изменение условий ведения бизнеса. В работе рассматриваются методы контроллинга бизнес-процессов, применимые для класса систем управления ими. Для каждого из трех уровней управления предлагаются соответствующие приемы и методы. Эффект от контроллинга заключается в уменьшении брака и повышении качества исполнения, оптимальном распределении ресурсов и гибком изменении маршрутов исполнения, быстрой адаптации к новым условиям ведения бизнеса.
Abstract: The interpretation of process management as pure process model re-design, limit our capability to control the
process. Model modification is an essential but not the only way of process management. This article suggests to distinguish
between management of an enterprise with the use of business processes and the controlling of the process itself. The first is
a holistic management approach focused on aligning all aspects of an organization with the wants and needs of clients. The
second is an effort to maintain normal operation of the process. We will distinguish three levels of process controlling.
The level of operational control implements the concept of proactive BPM. Its main idea is to exclude managers from the
routine duties to manage the process instance. Their involvement happens only in cases where it is really necessary. The
proactive management requires special process logic. The level of a tactical controlling is carried out through the
manipulation of additional layers and aspects of the process models that are not covered by the process map, modeled with
BPMN. Thus it is possible to achieve, for example, the optimal allocation of human resources involved in the process.
Finally, a strategic management level involves improvement of the process model and is applicable only if the first two
levels are no longer able to achieve their goals or there was a radical change in the business. The analysts and developers of
the business processes management systems need to be aware of and possess the techniques of process' controlling. A BPM
system developer must know and master the methods of process’s management and include necessary patterns of operational
and tactical control in the process model. We assume that this recommendation can help a developer make an executable
process model a controllable and can help your organization achieve high productivity and efficiency with a minimal changes
of their process model.
Ключевые слова: контроллинг., реинжини- ринг, системы организационного управления, системы управления бизнес-процессамиKeywords: controlling, reengineering, of organizational management, business process management
Просмотров: 11396
12. Система автоматизированного проектирования коллективов интеллектуальных информационных технологий для задач анализа данных [№4 за 2012 год]
Авторы: Семенкин Е.С. (styugin@rambler.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева; Шабалов А.А. (shabalovGandrey@mail.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, (аспирант );
Аннотация: Рассматривается алгоритмическое обеспечение программной системы автоматизированного проектирования интеллектуальных информационных технологий (ИИТ), а также их коллективов для решения сложных слабоструктурированных задач анализа данных и принятия решений. Автоматизация проектирования алгоритмического ядра значительно упрощает процесс разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений для конечных пользователей. Генерирование структуры и параметров ИИТ осуществляется с помощью эволюционных алгоритмов как универсального и эффективного инструмента для решения задач оптимизации на сложных структурах данных. За основу взят генетический алгоритм, применяющийся в проектировании структуры и настройки параметров нейросетевых моделей, систем на нечеткой логике и нейро-нечетких систем. Поскольку многие практические задачи являются большими и сложными для решения отдельной ИИТ, применяются коллективные методы, позволяющие повысить эффективность и надежность конечной системы при принятии решений. Предлагается идея применения метода генетического программирования для формирования конечного коллективного решения на основе отдельных частных решений. Проведенные численные исследования при решении реальных практических задач показывают работоспособность и эффективность предложенных методов автоматизированного проектирования ИИТ и перспективность метода построения коллективного решения на основе алгоритма генетического программирования.
Abstract: An algorithmic core of the program system of intelligent information technologies (IIT) automatic design as
well as their ensembles for solving complex weak-defined data mining problems and decision support is considered in the
article. Owing to an automation of intelligent systems algorithmic core generation, the process of the design of intelligent
decision support systems for end-users is simplified considerably. The generation of the ITT’s structure and parameters is
carried out by means of evolutionary algorithms because of their proved reliability and performance in solving optimization
problems on complex data structures. A genetic algorithm is used as the basis for the structure design and parameter tuning of
connectionist models, fuzzy rule based systems and neuro-fuzzy models. Many real-world problems are large and complex
and too difficult for solving it by a single technology. Ensemble techniques allow improving the effectiveness and reliability
of the decision support systems. An idea of applying a genetic programming method for building an ensemble decision based
on partial individual decisions is proposed in the article. Conducted numerous experiments on real-world problems show
efficiency and effectiveness of the proposed techniques of automatic IIT generation algorithms and prospective of the
ensemble decision building method based on the genetic programming.
Ключевые слова: коллективы интеллектуальных систем., нейро-нечет- кие системы, нечеткие системы, искусственные нейронные сети, эволюционные алгоритмыKeywords: ensembles of intelligent systems, neurofuzzy systems, fuzzy systems, artificial neural networks, evolutionary algorithms
Просмотров: 9885
13. Программный комплекс адаптивных эволюционных алгоритмов моделирования и оптимизации сложных систем [№4 за 2012 год]
Авторы: Семенкин Е.С. (styugin@rambler.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева; Семёнкина М.Е. (semenkina88@mail.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, (аспирант );
Аннотация: Обосновывается актуальность разработки адаптивных эволюционных алгоритмов, описываются результаты их применения при моделировании и оптимизации сложных систем. В связи с существенной зависимостью эффективности эволюционных алгоритмов от выбора их настроек вводится понятие самоконфигурируемого эволюционного алгоритма как одного из видов адаптивных эволюционных методов. Описываются основные идеи предлагаемого способа самоконфигурации различных вариантов генетических операторов, обсуждаются результаты проверки работоспособности самоконфигурируемых эволюционных алгоритмов на множестве тестовых задач, приводятся результаты сравнения предлагаемых самоконфигурируемых эволюционных алгоритмов со стандартными эволюционными алгоритмами, описывается способ применения самоконфигурируемого алгоритма генетического программирования для автоматического проектирования интеллектуальных информационных технологий разного рода. Кроме этого, в статье описывается подход, использующий алгоритм генетического программирования с самоконфигурацией для автоматического генерирования коллективов интеллектуальных информационных технологий, приводится описание состава и назначения программного комплекса адаптивных эволюционных алгоритмов моделирования и оптимизации сложных систем, использующего самоконфигурируемые алгоритмы генетического программирования и самоконфигурируемый генетический алгоритм. Полученные результаты позволяют сделать вывод о широкой практической применимости обсуждаемых в статье подходов и их высокой эффективности при решении практических задач.
Abstract: In this paper authors justify relevance and describe results of adaptive evolutionary algorithms development
and their application in modeling and optimization of complex systems. Due to the essential evolutionary algorithms
efficiency dependence from their settings choice the concept of self-configured evolutionary algorithm is introduced as one
of possible adaptive evolutionary methods. Basic ideas of proposed approach to self-configuration of genetic operator
different variants are described, results of the verification of the self-configured evolutionary algorithm performance on a set
of test problems are discussed, the comparison results of the proposed self-configured evolutionary algorithms with the
standard evolutionary algorithms are presented and the way for application of the self-configured genetic programming
algorithm for automatic design of various intelligent information technologies are described. In addition, this article
describes an approach using genetic programming algorithm with self-configuration for the automatic intelligent information
technology ensembles generation, discusses the composition and mission of an adaptive evolutionary algorithms program
complex for modeling and optimization of complex systems using self-configured genetic programming algorithms and selfconfigured
genetic algorithm. The obtained results allow concluding that the discussed approach has a wide range application
areas and high performance in solving practical problems.
Ключевые слова: самоконфигурация., интел- лектуальные информационные технологии, алгоритм генетического программирования, адаптивные эволюционные алгоритмыKeywords: self configuration, intelligent information technologies, genetic programming algorithm, adaptive evolutionary algorithms
Просмотров: 6355
14. Разработка раздела научного ежегодника для академического сайта на базе CMS NetCat [№4 за 2012 год]
Авторы: Резина Н.М. (nad@imach.uran.ru) - Институт машиноведения УрО РАН, г. Екатеринбург; Шакиров Р.Н. (raul@imach.uran.ru) - Институт машиноведения УрО РАН, г. Екатеринбург, кандидат технических наук; Яжук А.Ю. () - Институт философии и права УрО РАН (ст. лаборант-исследователь );
Аннотация: Обсуждается вопрос создания сетевой версии периодического научного издания в соответствии с требованиями ВАК. Для оптимизации затрат времени на разработку и наполнение данными предлагается подход, основанный на модернизации существующего сайта. Для разработки академических сайтов авторы применяют CMS NetCat, которая является самой распространенной в России системой-конструктором. Сайт оформлен как внешний интерфейс к БД, содержащей сведения об организационной структуре, планах и результатах деятельности организации. Информация выбирается из базы по запросам, создаваемым в соответствии с текущими потребностями по отображению информации на сайте организации. Для отображения раздела научного ежегодника создаются специальные запросы к базе авторов и публикаций.
Abstract: The question is discussed how to create Internet version of periodic science edition in accordance with
requirements of VAC. To optimize time required for development and filling of content we use approach based on
modernization of existing site of organization. For development of academic sites we use CMS NetCat, which is the most
applicable in Russia site constructor. Site is represented as an external interface to internal database that contains information
about organization, its goals, plans and results of activity. Data is extracted from the database by requests that are created in accordance with actual demands for representation of information. To represent partition of periodic science edition we
create special requests to base of authors and publications.
Ключевые слова: вак., периодическое научное издание, база публикаций, netcat, модернизация сайтов, разработка сайтов, веб-программирование, системы управления контентомKeywords: vac, periodic science edition, database of publications, NetCat, site modernization, site development, web programming, content managements systems
Просмотров: 8404
15. Качественные и количественные характеристики открытых информационных систем [№4 за 2012 год]
Авторы: Ефимов И.Н. (chti@chti.ru) - Чайковский технологический институт Ижевского государственного технического университета им. М.Т. Калашникова, г. Чайковский, доктор технических наук; Жукова С.А. (chti@chti.ru) - Чайковский технологический институт Ижевского государственного технического университета им. М.Т. Калашникова, г. Чайковский, кандидат технических наук;
Аннотация: Рассматриваются методика формирования виртуальных лабораторных комплексов и их размещение с помощью автоматизированной системы в открытом информационном пространстве с целью проведения дистанционного эксперимента. В связи с этим виртуальный лабораторный комплекс и автоматизированная система являются эффективными инструментами интеграции интеллектуальных ресурсов, удобными и часто даже незаменимыми в решении задач образования, науки и бизнеса. К ресурсам исследовательской деятельности относятся интеллектуальные ресурсы (модели объектов и методы их исследования, программы ЭВМ, результаты экспериментов). Определены основные процессы формирования виртуальных лабораторных комплексов: постановка задачи, подготовка к формализации, формализация, построение алгоритма, разработка динамической модели или решение задачи с применением программно-аппаратного комплекса; проведение эксперимента с моделью объекта; анализ результатов и поиск знаний. Автоматизированная система и виртуальный лабораторный комплекс разрабатываются в соответствии с принципами открытых систем и обеспечивают достижение следующих характеристик: эргономичность, предоставляющая удобный и практичный инструмент для осуществления исследовательской деятельности пользователей науки, образования и бизнеса; масштабируемость, обладающая механизмами расширения по типам и количеству виртуальных лабораторий; поддержка решения задач нескольких базовых групп пользователей (наука, образование, бизнес); интероперабельность, объединяющая разнородные программные комплексы, ориентированные на процессы исследования и управляющая ими; мобильность, осуществляющая поддержку виртуальных лабораторий независимо от их аппаратной платформы.
Abstract: This article deals with the method of the formation of the virtual laboratory complexes and its location through
the use of an automated system in the open information space to carry out the remote experiments. As such, the virtual
laboratory complex and the automated system are the effective tools to integrate the intellectual assets, user-friendly and
often indispensable tool to solve the scientific, educational and business problems. The research resources include the
intellectual assets (object models and modes of their research, computer programs of research, experiments results). We
determined the main processes of the formation of the virtual laboratory complexes: problem statement, preparation for the
formalization, formalization, algorithm elaboration, building of the multitemporal models or problem solution using the
hardware and software system; operation with the simulation model of the object; and analysis of the results and search for
knowledge retrieval. The automated system and the virtual laboratory complexes are developed in accordance with the
principles of the open systems and ensure the following characteristics achievement: ergonomics, it’s handy and practical
tool for the scientific, educational and business researchers; scalability, it’s expandability by users and virtual laboratories; it
supports the tasks of the several basic groups of users (science, education, business); it has a mechanism to expand according
to the types and number of the virtual laboratories; interoperability, it integrates and manages by diverse software and
hardware, by process-oriented research; mobility, it supports the virtual laboratories, regardless of their hardware.
Ключевые слова: регламент., программа, ка- чество, виртуальный эксперимент, системный анализ, информационные технологии, интеграцияKeywords: regulations, software, quality, virtual experiment, system analysis, information technologies, integration
Просмотров: 14621
16. Редактор баз знаний в формате CLIPS [№4 за 2012 год]
Авторы: Юрин А.Ю. (iskander@irk.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (доцент, зав. лабораторией), кандидат технических наук; Грищенко М.А. (makcmg@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, Иркутск (аспирант );
Аннотация: Описан редактор продукционных баз знаний, ориентированный на непрограммирующего специалиста. Применение редактора позволяет автоматизировать этап формализации знаний и описания их на определенном языке представления знаний. Высокая степень универсальности редактора достигается за счет использования универсальной модели данных – абстрактного (мета) уровня представления продукций. Приведены описания требований к редактору и решаемых им задач, его архитектуры, основных функций и универсальной модели для представления и хранения продукций. Модель включает понятия: база знаний, шаблон, факт, слот, правило, условие, предусловие, действие, функция, переменная, аргумент. Отличительной особенностью редактора является его способность интегрироваться с моделями предметных областей, построенными с применением CASE-средств (например Poseidon for UML, IBM Rational Rose), которые используют формат XMI для описания своих моделей. Редактор обладает расширяемой архитектурой, то есть реализована возможность подключения динамических библиотек (модулей), поддерживающих различные языки представления знаний. В настоящий момент реализован модуль поддержки языка представления знаний CLIPS, обеспечивающий преобразование знаний из универсальной структуры в CLIPS и обратно. Редактор использован при создании баз знаний для решения задачи прогнозирования технического состояния и остаточного ресурса деталей уникальных машин и аппаратуры в нефтехимии и автоматизированного построения деревьев отказов и событий на основе модели динамики технического состояния
Abstract: The paper describes the knowledge base editor designed for non-programmers. Application of the editor
automates the formalization and language-specific representation of knowledge. High universality of the editor is achieved by
the use of a universal data model – an abstract (meta) level of the rules’ representation. The description of the requirements
for the editor, tasks, editor architecture, editor basic functions and a universal model are presented. The model includes the
concepts: knowledge base, template, fact, slot, rule, condition, precondition, action, function, variable, argument. The feature
of the editor is the ability to integrate with domain models built using CASE-tools (for example, Poseidon for UML, IBM
Rational Rose), which use the XMI format for the description of the models. The editor has an extensible architecture that is
implemented the ability to connect the dynamic libraries (modules) for supporting different knowledge representation
languages. Now the CLIPS representation support module is implemented. This module provides the translation of
knowledge from the universal model to CLIPS and back. The editor used for development of knowledge bases for solving the
problems of technical state prognosis and calculating of remaining life of parts of unique machines and equipment in the
petrochemical industry and for automated design of fault and event trees on the basis of a model of the dynamics of technical
states.
Ключевые слова: метауровень., редактор, продукции, база знаний, экспертные системыKeywords: metalevel, editor, rules, knowledge base, expert systems
Просмотров: 12045
17. Извлечение смысла из предложений естественного языка [№4 за 2012 год]
Авторы: Вавиленкова А.И. (a_vavilenkova@mail.ru) - Национальный авиационный университет, г. Киев (ассистент кафедры ), кандидат технических наук;
Аннотация: Предложена унифицированная форма логико-лингвистической модели, в основе которой лежит синтаксическая структура предложения естественного языка, определяющего отношения между подлежащим (субъектом) и сказуемым (предикатом). Исследованы различные типы предложений с помощью построения их логико-лингвистических моделей. Это позволило убедиться в том, что предложенная автором унифицированная форма является своеобразным шаблоном, благодаря которому можно формализовать все типы предложений. Семантические связи между словами прослеживаются в разрезе сформировавшихся словосочетаний. Построение таких моделей дает возможность сравнивать тексты по смыслу, извлекать знания из текстовой информации, а также искать в них противоречия. Верификацией предложенной идеи представления текстовой информации в виде логико-лингвистических моделей унифицированной формы является интеллектуальная система САФЛЛМ (система автоматизированного формирования логико-лингвистических моделей), в основе которой лежат принципы работы экспертных систем.
Abstract: It was proposed a unified form of logical-linguistic model, which is based on the syntactic structure of a
sentence of natural language, the meaning of which is to determine reference between the subject (the subject) and the
predicate (predicate). The research of various types of sentences was carried out by means of constructing their logicallinguistic
models. This proves that the author’s proposed unified form is a kind of template owing by we can formalize all
types of sentences. Semantic references between words can be traced in the context formed phrases. The construction of these
models allows to compare the texts in the context and to extract knowledge from text information, as well as to find out
among them the controversy. Verification of the proposed ideas to represent text information in the form of logical-linguistic
models of unified form is an intellectual system CSOFLLM (computer-aided system of forming logical-linguistic models),
which is based on the principles of expert systems.
Ключевые слова: формализация., структурная лингвистика, унифицированная форма, предикат, извлечение смысла, логико-лингвистическая модель, семантикаKeywords: formalization, structural linguistics, unified form, a predicate, the extraction of meaning, logicallinguistic model, semantics
Просмотров: 7113
18. Возможности прогнозирования динамики фондового индекса S&P 500 с помощью нейросетевых и регрессионных моделей [№4 за 2012 год]
Авторы: Осколкова М.А. (oskolkovama@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» в г. Перми, Пермь (преподаватель); Паршаков П.А. (parshakov.petr@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» в г. Перми, Пермь (преподаватель );
Аннотация: В статье проводится сравнительный анализ нейросетевого моделирования и регрессионного анализа для целей прогнозирования индекса S&P 500. Изначально строится прогноз абсолютного значения индекса, обосновывается необходимость использования стационарных данных, то есть доходности S&P 500. Сравнение методов прогнозирования осуществляется в два этапа. Сначала методы сравниваются по коэффициенту детерминации за 3 и 12 месяцев и качеству предсказания тренда доходности. Отметим, что выбор модели и ее тестирование производятся на разных временных промежутках (так называемых периодах in-sample и out-of-sample). Исходя из того, что первостепенным желанием трейдера является извлечение прибыли, на втором этапе выбираются такие трейдинговые критерии, как прибыль и прибыль, взвешенная на риск, мерой которого является дродаун. На более длинном временном промежутке (12 месяцев) лучшую доходность показала факторная регрессия, однако по показателю экономической прибыли выиграла нейросеть. При рассмотрении более короткого промежутка (3 месяца) нейросеть опередила факторную и авторегрессию по обоим сравниваемым показателям. Таким образом, нейросети хорошо подходят для оценки биржевой динамики за счет своей гибкости и умения находить нелинейные закономерности.
Abstract: The article presents a comparative analysis of neural network modeling and regression analysis for forecasting
the S&P 500 index. Initially, the forecast of the absolute value of the index is provided, then we justify the use of stationery
data, that is, the return of S&P 500. The comparison of two methods is carried out in two stages. Firstly methods are
compared by the coefficient of determination on the periods of three and twelve months, and by the quality of trend
predictions. Note that the choice of model and its testing is performed at different time intervals (the so-called in-sample and
out-of-sample periods). Taking into account the fact that the primary desire of a typical trader is to gain a profit at the second
stage we have chosen such trading criteria as profit and profit, weighted on risk (drawdown). On a longer time interval (12
months) regression shows the best results, but in terms of economic gains neural network win. When we consider a shorter
period (3 months) neural network has better results. Thus, neural networks are able to assess the dynamics of the stock due to
its flexibility and ability to find non-linear patterns.
Ключевые слова: искусственный интеллект., прогнозирование доходности индекса, s&p 500, нейросетевое моделированиеKeywords: artificial intellect, index yield forecasting, s&p 500, neural network modeling
Просмотров: 11840
19. Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей [№4 за 2012 год]
Авторы: Белявский Г.И. (gbelyavski@sfedu.ru) - Институт математики, механики и компьютерных наук Южного федерального университета, ул. Мильчакова (профессор), доктор технических наук; Лила В.Б. (lila@i-intellect.ru) - Ростовский государственный строительный университет, г. Ростов-на-Дону (ассистент кафедры), кандидат технических наук; Пучков Е.В. (puchkoff@i-intellect.ru) - Академия строительства и архитектуры Донского государственного технического университета, ул. Социалистическая, 162, г. Ростов-на-Дону (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: Задача обучения искусственной нейронной сети может рассматриваться как задача оптимизации, при этом основная проблема заключается в выборе из разнообразных оптимизационных методов наиболее подходящего. Выбор в пользу градиентных методов обоснован тем, что, как правило, в задачах обучения нейросетей целевую функцию можно выразить в виде дифференцируемой функции от всех весовых коэффициентов. Однако сложный характер этой зависимости приводит к тому, что целевая функция имеет локальные экстремумы и седловые точки, а потому делает применение градиентных методов не всегда обоснованным. Для решения задач оптимизации с многоэкстремальным критерием используют методы случайного поиска, к которым относятся генетические алгоритмы, обычно отличающиеся медленной сходимостью. Для проведения сравнительной характеристики градиентных методов и генетического алгоритма разработано ПО с веб-интерфейсом. В качестве задачи для обучения нейронной сети использовалась задача аппроксимации двумерной функции Розенброка. Результаты исследования показали, что градиентные методы имели быструю сходимость лишь в начале обучения, а генетический алгоритм – в конце. Таким образом, предложен гибридный алгоритм, основанный на последовательном использовании градиентных методов и генетического алгоритма.
Abstract: The task of training an artificial neural network can be considered as a task of optimisation, and the main
problem is to choose among a variety of optimization methods most suitable. The choice in favor of gradient methods based
on the fact that, as a rule, in the problems of network teaching objective function can be expressed as a differentiable function
of all weighting coefficients. However, the complicated nature of dependence between weighting coefficients leads to the fact
that the objective function has local extremums and saddle points, making the use of gradient methods are not always
justified. For solving optimization problems with multiextremal criterion the methods of random search, which include
genetic algorithms, are used. Genetic algorithms, as a rule, are notable for their slow convergence. For the comparative
performance of gradient methods and genetic algorithm a software with a web interface has been created. In the capacity of
the task of training the neural network a problem of approximation of two-dimensional Rosenbrock function was used. The
results of this research showed that gradient methods have fast convergence only at the beginning of training, and the genetic
algorithm – in the end. Thus, a hybrid algorithm based on the sequential use of gradient methods and genetic algorithm has
been proposed.
Ключевые слова: веб-приложение., функция розенброка, ге-нетический алгоритм, гибридный алгоритм обучения, многослойный персептрон, искусственные нейронные сетиKeywords: web application, rosenbrock function, genetic algorithm, hybrid training method, multilayer perceptron, artificial neural networks
Просмотров: 13630
20. Трехступенчатый эволюционный метод формирования коллективов нейронных сетей для решения задач классификации [№4 за 2012 год]
Авторы: Бухтояров В.В. (vladber@list.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, кандидат технических наук;
Аннотация: Рассматривается приложение коллективов искусственных нейронных сетей для решения задач классификации. Дан краткий обзор некоторых методов формирования коллективов нейронных сетей и методов формирования решений задач, использующих ансамбли классификаторов. Изложены основные идеи комплексного эволюционного подхода к формированию коллектива нейронных сетей, разработанного автором. Предложен новый трехэтапный эволюционный подход выработки решений в коллективах нейронных сетей для задач классификации. Описаны этапы формирования решения задачи классификация с помощью данного подхода. Для оценки работоспособности и исследования эффективности предлагаемого метода были проведены сравнительные эксперименты на известных тестовых задачах. Приводится краткое описание использованных тестовых задач, описываются условия и результаты сравнительных статистических испытаний различных методов формирования коллективных решений на нескольких известных тестовых задачах. Результаты численных экспериментов позволяют сделать вывод о том, что эффективность подхода на рассматриваемом наборе задач не меньше, чем у большинства из включенных в рассмотрение конкурирующих подходов. В ряде задач подход оказывается наиболее эффективным. Обозначены направления дальнейших исследований эффективности подходов на более широком наборе сложных задач и перспективы их использования в реальных прикладных задачах.
Abstract: The use of neural networks ensemble approach for solving classification problems is discussed. Methods for
forming ensembles of neural networks and methods for combining solutions in ensembles of classifiers are reviewed briefly.
The main ideas of comprehensive evolutionary approach for automatic design of neural networks ensembles are described. A
new variant of a three-level evolutionary approach to decision making in ensembles of neural networks is proposed for
classification problems. Steps to produce solutions using proposed method are described. Comparative experiments on a
number of known test problems (benchmarks) were carried out to evaluate the efficiency of proposed approach. A brief
description of the used test problems is given. The conditions and results of the comparative statistical study of different
classification methods efficiency are also described. The results of the numerical experiments which were carried out show
that the proposed approach is not less effective on used test problems than the most of methods which were taken into
consideration. And it also allows to obtain best results on a number of test problems. The directions for further investigations
concerning evaluating of the efficiency of the proposed approach on wide range of large-scale data sets and prospects of
applying approach in real-world applications are briefly marked in the conclusion.
Ключевые слова: сочетание стратегий., коллективы, нейронные сети, классификаторыKeywords: combining strategies, ensembles, neural network, classifiers
Просмотров: 10053
◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | Следующая → ►
