ALL libraries (COBIB.SI union bibliographic/catalogue database)
  • Modeliranje naravnih pojavov s samoorganizacijsko regresijsko nevronsko mrežo : magistrsko delo
    Kokol, Miran, 1964-
    V magistrskem delu rešujemo nalogo, kako empirično modelirati funkcijsko zvezo med neodvisno in odvisno mersko spremenljivko, če pomerimo končno število zasumljenih vrednosti ene in druge ... spremenljivke. Za modeliranje uporabimo regresijski pristop prve vrste. Z metodo najmanjših kvadratov izpeljemo optimalno zvezo v obliki pogojnega povprečja. V ta namen potrebujemo povezano gostoto verjetnosti, ki jo zapišemo kot vsoto Gaussovih funkcij. Izračunamo pogojno povprečje in ga predstavimo v obliki nevronske mreže. Srednja plast v nevronski mreži ima lokalizirane aktivacijske funkcije, pri čemer je polje občutljivosti posameznega nevrona eliptične oblike. Parametre v povezani gostoti verjetnosti ocenimo s primerjavo parametrične in empirične gostote verjetnosti. Primerjavo naredimo na na dva načina: po kriteriju maksimalne entropije informacije in po kriteriju najmanjše kvadratne napake. Oba kriterija optimiramo in izpeljemo iterativne in adaptivne enačbe za izračun parametrov. Z računalniškimi simulacijami predstavimo eno in dvo dimenzionalne primere za obe metodi. Najprej pregledamo sposobnosti obeh metod za oceno gostote verjetnosti. Metoda maksimalne entropije informacije daje bolj valovite ocene, metoda najmanjše kvadratne napake pa je bolj gladka, a dela večjo napako na robovih porazdelitve. Na koncu pokažemo nekaj primerov regresijskih krivulj, ki jih izračunamo z eliptičnimi in s krožnimi lokaliziranimi funkcijami. Eliptične funkcije se izkažejo kot mnogo primernejše za oceno regresijske krivulje.
    Type of material - master's thesis
    Publication and manufacture - Ljubljana : [M. Kokol], 1993
    Language - slovenian
    COBISS.SI-ID - 2942491

Library/institution City Acronym For loan Other holdings
FMF, Physical, Astronomical and Meteorological Library, Ljubljana Ljubljana FMFFIZ reading room 1 cop.
loading ...
loading ...
loading ...