Поиск по сайту
Рефераты / Кибернетика /Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ реферат на тему: Классификация сейсмических сигналов на основе нейросетевых технологийодной и той же буквы) мы можем предъявлять сети много раз. В этом смысле обучение скорее напоминает повторение упражнений в спорте - тренировку.
Оказывается, что после многократного предъявления примеров веса сети стабилизируются, причем сеть дает правильные ответы на все (или почти все) примеры из базы данных. В таком случае говорят, что "сеть выучила все примеры", " сеть обучена", или "сеть натренирована". В программных реализациях можно видеть, что в процессе обучения величина ошибки (сумма квадратов ошибок по всем выходам) постепенно уменьшается. Когда величина ошибки достигает нуля или приемлемого малого уровня, тренировку останавливают, а полученную сеть считают натренированной и готовой к применению на новых данных. Схематично процесс обучения представлен на рис 1.5. Классификация предприятий по степени их перспективности (рис 1.8) - это уже привычный способ использования нейросетей в практике крупных компаний. При этом сеть также использует множество экономических показателей, сложным образом связанных между собой. Кластеризацию и поиск закономерностей. Помимо задач классификации, нейросети широко используются для поиска зависимостей в данных и кластеризации. Например, нейросеть на основе методики МГУА (метод группового учета аргументов) позволяет на основе обучающей выборки построить зависимость одного параметра от других в виде полинома (рис. 1.9). Такая сеть может не только мгновенно выучить таблицу умножения, но и найти сложные скрытые зависимости в данных (например, финансовых), которые не обнаруживаются стандартными статистическими методами. Кластеризация - это разбиение набора примеров на несколько компактных областей (кластеров), причем число кластеров заранее неизвестно (рис. 1.10). Кластеризация позволяет представить неоднородные данные в более наглядном виде и использовать далее для исследования каждого кластера различные методы. Например, таким образом можно быстро выявить фальсифицированные страховые случаи или недобросовестные предприятия. Несмотря на большие возможности, существует ряд недостатков, которые все же ограничивают применение нейросетевых технологий. Во-первых, нейронные сети позволяют найти только субоптимальное решение, и соответственно они неприменимы для задач, в которых требуется высокая точность. Функционируя по принципу черного ящика, они также неприменимы в случае, когда необходимо объяснить причину принятия решения. Обученная нейросеть выдает ответ за доли секунд, однако относительно высокая вычислительная стоимость процесса обучения как по времени, так и по объему занимаемой памяти также существенно ограничивает возможности их использования. И все же класс задач, для решения которых эти ограничения не критичны, достаточно широк. 2. Постановка задачи классификации сейсмических сигналов. Международная система мониторинга (МСМ), сформировавшаяся в мире за последние десятилетия, предназначена для наблюдения за сейсмически активными регионами. Основная часть информации фиксируется на одиночных сейсмических станциях. Дальнейшая обработка этой информации позволяет оценить различные физические параметры, характеризующие записанное событие. Соответственно чем информативнее записанный сигнал, тем больше всевозможных параметров можно определить и точнее. Относительно недавно для наблюдения стали использовать группы сейсмических станций. Наиболее широкое применение получили малоапертурные группы с диаметром приблизительно 3 км. за счет того, что в этом случае можно пренебречь искажениями сигнала, возникающими из-за неоднородности земной поверхности. Причина использования сейсмических групп также заключается в том, что при таком методе наблюдения можно применять специальные алгоритмы комплексной обработки регистрируемой многоканальной сейсмограммы, которые обеспечивают лучшее качество оценки параметров записанной информации, в сравнении с одиночными сейсмическими станциями. Одна из многочисленных задач, возникающих при региональном мониторинге, это задача идентификации типа сейсмического источника или задача классификации сейсмических сигналов. Она состоит в том, чтобы по сейсмограмме определить причину возникновения зафиксированного события, т.е. различить взрыв и землетрясение. Ее решение предусматривает скачать реферат 1 2 3 4 5 6 ... последняя Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ Внимание! Студенческий отдых и мегатусовка после сессии!
Рефераты и/или содержимое рефератов предназначено исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права в отношении рефератов и/или содержимого рефератов принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие или полученные в связи с использованием рефератов и/или содержимого рефератов.
|
Обратная связь. |