Please use this identifier to cite or link to this item: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/38652
Title: STRUCTURAL SYNTHESIS OF HYBRID NEURAL NETWORKS ENSEMBLES
Other Titles: Стуктурний синтез гібридних ансамблів нейронних мереж
Стуктурный синтез гибридных ансамблей нейронных сетей
Authors: Sineglazov, V. M.
Chumachenko, O. I.
Bedukha, O. R.
Keywords: Hybrid neural networks ensembles
classifier
bootstrap training sample
гібридні ансамблі нейронних мереж
класифікатор
бутстреп навчальної вибірки
гибридные ансамбли нейронных сетей
классификатор
бутстреп обучающей выборки
Issue Date: Sep-2018
Publisher: Київ «Освіта України»
Series/Report no.: Electronics and Control Systems;N3(57): 83-87
Електроніка та системи управління;N3(57): 83-87
Abstract: It is considered the structural synthesis of hybrid neural networks ensembles. It is chosen the ensemble topology as parallel structure with united layer. It is developed a hybrid algorithm for the problem solution which includes some algorithms preliminary choice of classifiers(modules of neural networks-hybrid neural networks, which consist of Kohonen, basic neural networks and bi-directional associative memory), creation the bootstrap training samples for every classifier, training these classifiers, optimal choice of necessity ones, determination of layer union weight coefficients, ensemble pruning. For the solution of optimal choice classifiers it is used two criteria: accuracy and variety.
Розглянуто структурний синтез ансамблів гібридних нейронних мереж. У якості топології ансамблю вибрана паралельна структура з шаром об'єднання. Розроблений гібридний алгоритм розв’язання задачі включає алгоритми попереднього вибору класифікаторів (модулів нейронних мереж – гібридні нейронні мережі, які складаються з нейронних мереж Кохонена, базової і двонаправленої асоціативної пам’яті), створення бутстреп навчальних вибірок для кожного класифікатора, навчання цих класифікаторів, оптимальний вибір необхідних класифікаторів, визначення вагових коефіцієнтів шару об'єднання, спрощення ансамблю. Для вирішення завдання оптимального вибору класифікаторів використовуються два критерії: точність і різноманітність.
Рассмотрен структурный синтез ансамблей гибридных нейронных сетей. В качестве топология ансамбля выбрана параллельная структура со слоем объединения. Разработан гибридный алгоритм решения задачи, который включает в себя некоторые алгоритмы предварительного выбора классификаторов (модулей нейронных сетей – гибридные нейронные сети, которые состоят из нейронных сетей Кохонена, базовой и двунаправленной ассоциативной памяти), создание бутстреп обучающих выборок для каждого классификатора, обучение этих классификаторов, оптимальный выбор необходимых классификаторов, определения весовых коэффициентов слоя объединения, упрощения ансамбля. Для решения задачи оптимального выбора классификаторов используются два критерия: точность и разнообразие.
URI: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/38652
ISSN: 1990-5548
Appears in Collections:Наукові публікації та матеріали кафедри АКІК

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
83-87.pdfНаукова стаття1.42 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.