Розробка універсального класифікатора у вигляді РБФ–мережi на основі дерева розв’язків CART

Автор(и)

  • Lyudmila Dobrovska Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна https://orcid.org/0000-0002-4055-6834
  • Iryna Dobrovska УкрСибБанк вул. Андріївська, 2/12, м. Київ, Україна, 04070, Україна https://orcid.org/0000-0003-4537-2011

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108976

Ключові слова:

універсальний класифікатор, нейронна мережа, РБФ-мережa, Деревo розв’язків CART, підтримка прийняття рішень

Анотація

Розроблено та досліджено універсальний класифікатор на прикладі класифікатора для діагностики захворювань, одержаний шляхом поєднання можливостей мережі з радіальною базисною функцією (РБФ-мережі) на основі функції Гауса та Дерева розв’язків CART. При його проектуванні необхідно визначити кількість РБФ-нейронів та значень параметрів цих нейронів (центру, дисперсії). Для цього запропоновано метод, який дозволяє розбити простір ознак на відносно однорідні області у вигляді гіперпаралелепіпедів, кожний з яких асоційовано з одним із РБФ-нейронів

Біографія автора

Lyudmila Dobrovska, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кандидат педагогічних наук, доцент

Кафедра Біомедичної кібернетики

Посилання

  1. Dobrovska, L. M., Dobrovska, I. A. (2015). Teoriya ta praktyka neironnykh merezh. Kyiv: NTUU «KPI» Vyd-vo «Politekhnika», 396.
  2. Osovskiy, S. (2004). Neyronnye seti dlya obrabotki informaciy. Moscow: Finansy i statistika, 343.
  3. Haykin, S. (2006). Neyronnye seti. Moscow: Izdatel'skiy dom «Vil'yams», 1104.
  4. Hagan, M., Demuth, H., Beale, M. (2010). Neural Network Design. USA: Colorado University Bookstore.
  5. Kitayama, Y., Kitayama, S., Yamazaki, K. (2008). Pattern Classification by RBF Network. The Proceedings of Design & Systems Conference, 2008.18, 330–332. doi: 10.1299/jsmedsd.2008.18.330
  6. Kubat, M. (1998). Decision trees can initialize radial-basis function networks. IEEE Transactions on Neural Networks, 9 (5), 813–821. doi: 10.1109/72.712154
  7. Safish, M., Joseph, R. (2012). Data classification with neural classifier using radial basis function with data reduction using hierarchical clastering. ICTACT Journal on Soft Computing, 2 (3), 348–352. doi: 10.21917/ijsc.2012.0054
  8. Jia, W., Zhao, D., Ding, L. (2016). An optimized RBF neural network algorithm based on partial least squares and genetic algorithm for classification of small sample. Applied Soft Computing, 48, 373–384. doi: 10.1016/j.asoc.2016.07.037
  9. Jang, J.-S., Sun, C.-T., Mizutani, E. (1997). Neuro-fuzzy and soft computing: a computation approach to learning and machine intelligence. USA, 614.
  10. Blake, C. L., Merz, C. J. (1998). UCI Repository of machine learning databases. University of California Irvine, Department of Information and Computer Science, Available at http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
  11. Faynzil'berg, L. (2009). Garantirovannaya ocenka ehffektivnosti diagnosticheskih testov na osnove usilennogo ROC-analiza. Upravlyayushchie sistemy i mashiny, 5, 3–13.
  12. Flach, P., Wu, S. (2003). Repairing concavities in ROC curves. Proc. UK Workshop on Comp. Intel, 38–44.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-08-30

Як цитувати

Dobrovska, L., & Dobrovska, I. (2017). Розробка універсального класифікатора у вигляді РБФ–мережi на основі дерева розв’язків CART. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(4 (88), 63–71. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108976

Номер

Том 4 № 4 (88) (2017): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2017 Lyudmila Dobrovska, Iryna Dobrovska

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.