Предыдущая страница реферата | 8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18 | Следующая страница реферата

В терминах нейронных сетей основную идею метода можно выразить так: выбирается один вектор из всей совокупности данных, а остальные используются для обучения НС. Далее, когда процесс обучения будет завершен, предъявляется этот выбранный вектор и проверяется правильно сеть распознала его или нет. После проверки выбранный вектор возвращается в исходную выборку. Затем выбирается другой вектор, на оставшихся сеть вновь обучается, и этот новый вектор тестируется. Так повторяется ровно n1+n2 раз, где n1–количество векторов первого класса, а n2 - второго.

По завершению алгоритма общая вероятность ошибки P подсчитывается следующим образом:

[pic], где
N= n1+n2 - общее число примеров;
E– число ошибочных векторов (сеть неправильно распознала предъявляемый пример).

Недостатком этого метода являются большие вычислительные затраты, связанные с необходимость много раз проводить процедуру настройки весовых коэффициентов, а в следствии этого и большое количество времени, требуемое для вычисления величины [pic].

Однако в случае с малым количеством данных для определения эффективности обученной нейронной сети рекомендуется применять именно метод скользящего экзамена или некоторые его вариации. Стоит отметить, что эффективность статистических методов классификации сейсмических сигналов также проверяется методом скользящего экзамена. Таким образом, применяя его для тестирования нейросетевого подхода, можно корректно сравнить результаты экспериментов с возможностями стандартных методов.

7. Программная реализация.

При выборе программного обеспечения для решения определенной задачи с помощью нейронных сетей возможны два подхода: использование готовых решений в виде коммерческих пакетов или реализация основных идей в виде собственной программы.

Первый подход позволяет получить быстрое решение, не вдаваясь в детальное изучение работы алгоритма. Однако, хорошие пакеты, в которых имеются мощные средства для реализации различных парадигм нейронных сетей, обработки данных и детального анализа результатов, стоят больших денег. И это сильно ограничивает их применение. Еще одним недостатком является то, что несмотря на свою универсальность, коммерческие пакеты не реализовывают абсолютно все возможности моделирования и настройки нейронных сетей, и не все из них позволяют генерировать программный код, что весьма важно.

Если же возникает необходимость построить нейросетевое решение, адаптированное под определенную задачу, и реализованное в виде отдельного программного модуля, то первый подход чаще всего неприемлем.

Именно такие требования и были выдвинуты на начальном этапе исследований. Точнее, необходимо было разработать программу, предназначенную для классификации сейсмических данных при помощи нейросетевых технологий, а также работающую под операционной системой Unix
(Linux и Sun Solaris SystemV 4.2). В результате была разработана программа, реализующая основные идеи нейроинформатики, изложенные в разделе 6.

Следует отметить, что базовый алгоритм программы был выполнен под системой Windows 95, а лишь затем оптимизирован под Unix по той причине, что предложенная операционная система используется в узких научных и корпоративных кругах, и доступ к ней несколько ограничен, а для отладки программы требуется много времени.

Для большей совместимости версий под различные платформы использовались возможности языка программирования С.

7.1 Функциональные возможности программы.

В программе “nvclass.с” – (нейро-классификатор векторов данных) реализована модель двухслойного персептрона, представленная в разделе 6.
Эта программа предназначена для соотнесения тестируемого вектора признаков сейсмической информации к одному из двух классов. Входные данные представляют собой предысторию сейсмических явлений конкретного региона, а также тестируемый вектор признаков, соответствующий сейсмическому событию, не включенному в предысторию. Эти данные считываются из соответствующих файлов в виде набора векторов признаков заданной размерности.
Автоматически, в зависимости от размерности входных векторов, определяется конфигурация нейронной сети т.е. по умолчанию для заданной размерности входных данных выбирается определенное (рекомендуемое по результатам предварительных экспериментов) число нейронов в входном и скрытом слоях, хотя при желании эти параметры легко меняются.

В качестве правила обучения нейронной сети реализован алгоритм обратного распространения ошибки и некоторые методы его оптимизации. После завершения процесса обучения тестируемый вектор признаков подается на вход уже обученной сети и вычисляется результат, по которому сеть с определенной вероятностью соотносит входной вектор к одному из заданных классов.

Для дополнительной настройки нейронной сети в программе реализован ряд процедур, описанных в разделе 6. Из них можно выделить следующие:
. Различные процедуры начальной инициализации весовых коэффициентов;
. Пакетный режим обучения;
. Алгоритм коррекции шага обучения;
. Процедуры предварительной обработки данных;
. Алгоритм оценки эффективности – cross-validation.
. Процедура многократного обучения.

Последняя процедура (многократное обучение сети) предусмотрена для устранения возможных ошибок идентификации. Для нейронной сети заданное число раз (Cycle) генерируются матрицы начальных весовых коэффициентов и выполняется алгоритм обучения и идентификации тестового вектора. По полученным результатам обучения и тестирования выбирается вариант наибольшего повторения и итоговое решение принимается исходя из него. Для исключения неоднозначности это число выбирается положительным , целым, нечетным.

В программе “nvclass” предусмотрены следующие режимы функционирования:
. «Внешний» режим – идентификации тестового входного вектора признаков;
. «Внутренний» режим – идентификация вектора признаков из набора векторов предыстории.

«Внешний» режим предназначен для классификации вновь поступивших сейсмических данных и может быть использовать в следующих случаях

. Классификация на нейронных сетях, уже обученных на данных из конкретных регионов регионов,
. Классификация с повторным обучением нейронной сети.

«Внутренний» режим служит для оценки вероятности ошибки идентификации сети и включает два подрежима – проверки правильности идентификации одного из векторов набора предыстории и последовательной проверки всех заданных векторов (“cross-validation”).

Режим работы программы устанавливается в файле настроек.

После завершения работы основные результаты записываются в соответствующий файл отчета, который потом можно использовать для детального анализа. Пример файла приведен в приложении 4.

7.2 Общие сведения.
1. Программный пакет предназначенный для идентификации типа сейсмического события включает следующие модули:
. Исходный код программы “nvclass.c” и “nvclass.h”;
. Файл с настройками режима работы программы “nvclass.inp”;
. Файл с обучающей выборкой векторов “vector.txt”;
. Файл с векторами для тестирования сети “vector.tst”;
. Файл, содержащий описание определенной конфигурации сети и весовые коэффициенты этой уже обученной сети “nor18.net”.
. Файл автоматической компиляции “Makefile” (Только для версии под Unix).
. Файл отчета о результатах работы программы “Report.txt”.

2. В настоящий момент разработано две версии программы. Одна работает под операционной системой Dos 6.2 и выше, а другая под Unix (Linux, Solaris

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: організація реферат, женщины реферат.



Предыдущая страница реферата | 8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки