Skip to content

Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена.

- , . , . - . , , . . Обозначены основные проблемы, возникающие в процессе разбиения факторного пространства на тестовое, проверочное и обучающее множества. Предложен подход, основанный на применении кластеризации, позволяющий увеличить энтропию обучающего множества. Рассмотрены самоорганизующиеся карты Кохонена как эффективный метод кластеризации.

Методика применения карт Кохонена для выделения линии уреза воды по спутниковым данным

Каргы-развертки нейронной сети при анализе расчетов зубчатых передач Каждый входной вектор имел 10 компонент, а входной наборе векторов представлял собой различные сочетания значений этих компонент: В результате анализа обученной сети и построения ее карт-разверток рис. Эти головки имеют значения образующих диаметров для внутренних резцовых головок меньшие, чем образующие диаметры для наружных резцовых головок.

С помощью них должны нарезаться передачи, обладающие следующими характеристиками:

Применение интеллектуального анализа данных для аналитики в области ИБ . особого вида нейронных сетей - самоорганизующихся карт Кохонена. автоматизация процесса анализа данных для решения бизнес-задач.

Методы интеллектуального анализа данных лежат на стыке баз данных, искуственного интелекта и статистики. Эти требования во многом определяют суть методов и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта. Основу методов составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики.

К методам нередко относят статистические методы дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ и т. Есть две категории методов анализа данных на основе машинного обучения: Методы обучения с учителем прогнозируют скрытую функцию используя тренировочный обучающий набор данных. Обучающая выборка имеет входные переменные и их класс. В результате метод может определить заранее определенный класс входных переменных.

Карта Кохонена

Системный анализ, управление и обработка информации по отраслям Количество траниц: Самоорганизующиеся карты Кохонена как метод аналитической обработки данных. Анализ современных методов интеллектуального анализа данных.

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ОБУЧЕНИЯ ИНС С ПОМОЩЬЮ КЛЕТОЧНЫХ . В результате обучения самоорганизующейся карты Кохонена получаются основные теоретические и прикладные аспекты бизнес-аналитики.

Имя пользователя или адрес электронной почты Использование самоорганизующихся карт в задачах кластеризации Методология 0 комментариев Версия для печати Иногда возникают задачи анализа данных, которые с трудом можно представить в математической числовой форме. Это случай, когда нужно извлечь данные, принципы отбора которых заданы нечетко: Рассмотрим типичную для задач подобного рода ситуацию — предсказание банкротств. Предположим, что у нас есть информация о деятельности нескольких десятков банков их открытая финансовая отчетность за некоторый период времени.

По окончании этого периода мы знаем, какие из этих банков обанкротились, у каких отозвали лицензию, а какие продолжают стабильно работать на момент окончания периода. И теперь нам необходимо решить вопрос о том, в каком из банков стоит размещать средства. Естественно, маловероятно, что мы хотим разместить средства в банке, который может скоро обанкротится. Значит, нам надо каким-то образом решить задачу анализа рисков вложений в различные коммерческие структуры.

На первый взгляд, решить эту проблему несложно — ведь у нас есть данные о работе банков и результат их деятельности. Но, на самом деле, эта задача не так проста. При этом возникает проблема, связанная с тем, что имеющиеся у нас данные описывают прошедший период, а нас интересует то, что будет в дальнейшем. Таким образом нам надо на основании имеющихся у нас априорных данных получить прогноз на дальнейший период.

Для решения этой задачи можно использовать различные методы. Так, например, наиболее очевидным является применение методов математической статистики.

: - анализ клиентской базы

Рассмотрим эти области более подробно. Информационно-аналитические технологии в стратегическом планировании и прогнозировании, управлении результативностью маркетинга на основе . В управлении маркетингом, а также организацией в целом различают задачи и методы долгосрочного, среднесрочного и краткосрочного управления. Горизонт стратегического планирования и управления составляет обычно 3—5 лет.

«Инструментальные средства нейроинформатики в бизнес-аналитике»; обучения с применением дистанционных образовательных технологий в вузе. самоорганизующихся карт Кохонена // Интернет-журнал Науковедение.

О сайте Самоорганизующиеся карты Еще раз воспользуемся инструментом кластеризации - самоорганизующимися картами. В сегментации принимают участие торговых отделов и магазинов. Для каждой из них известны следующие характеристики. Это видно из анализа первых двух самоорганизующихся карт - высоким и выше средних значениям соответствуют оттенки цветов от ярко-зеленого до красного.

Канал дистрибуции значения не имеет. Данные сами собой упорядочиваются, располагаясь на самоорганизующейся карте в соответствии с их внутренним устройством. Причем карта эта — интерактивная.

Ваш -адрес н.

. В работе предпринята попытка структурировать сырьевые строительные материалы по радиоактивности с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Анализ проводился на данных об удельных активностях естественных радионуклидов в сырьевых строительных материалах Волгоградской области, а также по расчетным величинам удельных эффективных активностей естественных радионуклидов. В отличие от традиционных методов анализа использованная методика оценки радиоактивности основана на количественных характеристиках.

В результате обучения сети на данных об удельных активностях сырьевых материалов получена карта кластеров с сегментацией по эффективной удельной активности естественных радионуклидов.

карты Кохонена, прогнозирование, выбор специальности успешно используются для решения бизнес-задач в . Аналитик создает модель, так.

Нормализация выполняется путем деления каждой компоненты входного вектора на длину вектора, что превращает входной вектор в единичный. Выбор структуры нейронной сети Выбор структуры нейронной сети обуславливается спецификой и сложностью решаемой задачи. Для решения некоторых типов задач разработаны оптимальные конфигурации [44, 51, 52]. В большинстве случаев выбор структуры нейронной сети определяется на основе объединения опыта и интуиции разработчика. Однако существуют основополагающие принципы, которыми следует руководствоваться при разработке новой конфигурации [53]: Вопрос о необходимых и достаточных свойствах сети для решения того или иного рода задач представляет собой целое направление нейрокомпьютерной науки.

Так как проблема синтеза нейронной сети сильно зависит от решаемой задачи, дать общие подробные рекомендации затруднительно. Очевидно, что процесс функционирования НС, то есть сущность действий, которые она способна выполнять, зависит от величин синаптических связей, поэтому, задавшись определенной структурой НС, отвечающей какой-либо задаче, разработчик сети должен найти оптимальные значения всех переменных весовых коэффициентов некоторые синаптические связи могут быть постоянными.

Карты Кохонена - , Сети, называемые картами Кохонена, - это одна из разновидностей нейронных сетей, однако они принципиально отличаются от рассмотренных выше, поскольку используют неконтролируемое обучение. Напомним, что при таком обучении обучающее множество состоит лишь из значений входных переменных, в процессе обучения нет сравнивания выходов нейронов с эталонными значениями. Можно сказать, что такая сеть учится понимать структуру данных.

Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге

Однако не во всех источниках реклама создает одинаковое воздействие на людей. Кроме того, стоимость рекламы может очень сильно отличаться. Поэтому важно знать, какую пользу какая реклама приносит и на какие категории клиентов воздействует. В данных о сделках содержится информация об источнике рекламы, который способствовал совершению сделки. С помощью -куба можно получать отчеты с объемами сделок в разрезе различных источников.

Не менее интересна информация в разрезе источника и каких-либо характеристик клиента.

можности самоорганизующейся карты Кохонена при решении задач бизнес- аналитики. Технологичность и рациональность всех бизнес-процессов переходят из области применение в реальном деле должны быть предельно эффективны в . ступных для аналитика сведениях [4, 20]. Таблица 2.

Мониторинг изменений в банковском сообществе России с применением самоорганизующихся карт Кохонена Для сравнительной оценки изменений в банковском сообществе, включающем 30 наиболее крупных банков, была построена соответствующая карта. На новой карте кластеров мы наблюдаем уже три главных кластера. Два черных нейрона на карте отображают так называемые банки — исключения из общего правила, не попавшие ни в один из трех выявленных сетью Кохонена кластеров. Рисунок 2 подтверждает тенденцию, найденную ранее для полной совокупности данных, а именно: Этот вывод подтверждается также полученными с помощью технологии статистическими данными о средних значениях признаков, соответствующих каждому кластеру табл.

Из таблицы видно, что в кластеры 2 и 3 попали по два банка. Однако это вовсе не означает, что при подаче на входы нейронной сети данных о новом банке он не проявится в одном из незанятых нейронов. Обычно при интерпретации кластеров на картах Кохонена их трактуют как сегменты и присваивают имена исходя из обнаруженных особенностей.

Общая карта кластеров для тридцати банков, иллюстрирующая миграцию нескольких банков за период с июня г. Рассмотрим теперь миграцию некоторых крупных банков в течение одного года. Альфа-банк значительно улучшил свои позиции, перейдя в другой кластер кластер 2. Национальный резервный банк НРБ не изменил в течение года свою стратегическую позицию и сохранил место в кластере 3.

Банк Москвы, хотя и остался в своем кластере, но все же проделал довольно длинный путь внутри кластера.

Бизнес-анализ – это просто?

Имя пользователя или адрес электронной почты Самоорганизующиеся карты Кохонена — математический аппарат Практика анализа , Методология 9 комментариев Версия для печати Самоорганизующиеся карты — это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Основным отличием данной технологии от рассмотренных нами ранее нейросетей, обучаемых по алгоритму обратного распространения, является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных.

Нейронные сети данного типа часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа данных и поиска закономерностей, например, в финансовой задаче.

Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self- Organizing Maps) является их способность отображать.

Самоорганизующаяся сеть позволяет выявлять кластеры группы входных векторов обладающих некоторыми общими свойствами. При этом выделяют сети с неупорядоченными нейронами часто называемые слоями Кохонена и сети с упорядочением нейронов часто называемые самоорганизующимися картами или - . Карты Кохонена наглядно отражают на двумерной карте объекты с близкими свойствами. Входной вектор это описание одного из объектов подлежащих кластеризации.

Количество нейронов совпадает с количеством кластеров которое должна выделить сеть. В качестве нейронов сети Кохонена применяются линейные взвешенные сумматоры.

Microsoft Power BI: Power Map (Excel GeoFlow) - руководство по визуализации и анализу

Published on

Узнай, как мусор в голове мешает человеку эффективнее зарабатывать, и что ты лично можешь сделать, чтобы очиститься от него полностью. Кликни здесь чтобы прочитать!