Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2022, выпуск 6, страницы 106–114
DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2022-6-110-106-114
(Mi izkab518)
 

Информационные технологии и телекоммуникации

Методы эффективного анализа данных для решения плохо формализованных задач распознавания

Л. А. Лютикова

Институт прикладной математики и автоматизации – филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук, 360000, Россия, г. Нальчик, ул. Шортанова, 89 А
Список литературы:
Аннотация: В работе проводится сравнительный анализ результатов решений нейронных сетей и логических алгоритмов. Предлагается метод, позволяющий улучшить результаты решений нейронных сетей. В качестве решателя рассматривается сигма-пи нейронная сеть, а данные представлены объектами и характеризующими эти объекты признаками. В работе показано, что существуют логические подходы, способные наиболее полно описать все возможные закономерности в исследуемой области. В то же время нейронные сети в качестве решений выдают только часть из возможных решений. Поэтому предлагается проанализировать и дополнить эти решения. Для этого в работе рассматривается возможность построения логического корректора, способного по структуре нейронной сети построить логическую функцию, а дальше реализовать ее в виде логических нейронных сетей. Такой подход позволяет выявить логические связи между объектами в исследуемых данных, знание логических закономерностей позволит провести формализацию и точнее понять природу анализируемой области.
Ключевые слова: логический классификатор, нейронная сеть, $\Sigma\Pi$-нейрон, решающие правила.
Поступила в редакцию: 16.11.2022
Исправленный вариант: 30.11.2022
Принята в печать: 01.12.2022
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.7
MSC: 68Т27
Образец цитирования: Л. А. Лютикова, “Методы эффективного анализа данных для решения плохо формализованных задач распознавания”, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2022, № 6, 106–114
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Lyu22}
\by Л.~А.~Лютикова
\paper Методы эффективного анализа данных для решения
плохо формализованных задач распознавания
\jour Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
\yr 2022
\issue 6
\pages 106--114
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/izkab518}
\crossref{https://doi.org/10.35330/1991-6639-2022-6-110-106-114}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50127959}
\edn{https://elibrary.ru/IBUTEB}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/izkab518
  • https://www.mathnet.ru/rus/izkab/y2022/i6/p106
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024