Geum.ru

Технология извлечения знаний из нейронных сетей: апробация, проектирование ПО, использование в психо...

Дипломная работа - Математика и статистика

Другие дипломы по предмету Математика и статистика

?ли же слова, свое истинное отношение к которым человек пытается скрыть. Есть еще один тип таких точек, специфичных для каждой отдельной культуры (или субкультуры), особое отношение к которым сформировано самой культурой (например, в России Великая Отечественная, в мусульманских странах бог). Интерпретация "индивидуальных точек" может дать полезную психодиагностическую информацию, а анализ особенных точек культуры - культурологическую. Возможно проведение культурологических исследований путем сравнения особенностей и закономерностей для различных культур.

Уже первые опыты показывают, что набор индивидуальных точек дает яркий и узнаваемый портрет личности, а общекультурные особенности пока не были изучены, так как требуют более масштабных исследований.

В перспективе результаты работы могут быть использованы во многих областях, где требуется информация о психологии и психическом здоровье человека, могут быть применены для создания компьютерных психодиагностических методик, выявляющих и анализирующих индивидуальные особенности и скрытые напряжения и т.п.

Литература

 

  1. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. - 568с.
  2. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304с.
  3. Хафман И. Активная память. М.: Прогресс. 1986. - 309с.
  4. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967. - 320с.
  5. Загоруйко Н.Г. Методы обнаружения закономерностей. М.: Наука, 1981. - 115с.
  6. Гаек П., Гавранек Т. Автоматическое образование гипотез. М.: Наука, 1984. - 278с.
  7. Гуревич Ю.В., Журавлев Ю.И. Минимизация булевых функций и и эффективные алгоритмы распознавания // Кибернетика. - 1974, №3. - с.16-20.
  8. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464с.
  9. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471с.
  10. Загоруйко Н.Г. Гипотезы компактности и -компактности в алгоритмах анализа данных // Сибирский журнал индустриальной математики. Январь-июнь, 1998. Т.1, №1. - с.114-126.
  11. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464с.
  12. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. - 512с.
  13. Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации. М.: Наука, 1995. - 336с.
  14. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноер Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 1970. - 240с.
  15. Россиев Д.А. Самообучающиеся нейросетевые экспертные системы в медицине: теория, методология, инструментарий, внедрение. Автореф. дисс. … доктора биол. наук. Красноярск, 1996.
  16. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: изд. СССР-США СП "ParaGraph", 1990. - 160с. (English Translation: AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, Vol. 6. Neurocomputing, рp.1-134).
  17. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. - 276с.
  18. Нейроинформатика / А.Н. Горбань, В.Л. Дунин-Барковский, А.Н. Кирдин и др. Новосибирск: Наука, 1998. - 296с.
  19. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в финансах и бизнесе. М.: МИФИ, 1998.
  20. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер: проект стандарта. Новосибирск, Наука, 1998.
  21. Kwon O.J., Bang S.Y. A Design Method of Fault Tolerant Neural Networks / Proc. ICNN 1994, Seoul, Korea. - Vol.1. - pp. 396-400.
  22. Горбань А.Н., Царегородцев В.Г. Методология производства явных знаний из таблиц данных при помощи обучаемых и упрощаемых искусственных нейронных сетей // Труды VI Международной конференции "Математика. Компьютер. Образование" / - М.: Прогресс-традиция, 1999. - Ч.I. - С.110-116.
  23. Царегородцев В.Г. Извлечение явных знаний из таблиц данных при помощи обучаемых и упрощаемых искусственных нейронных сетей // Материалы XII Международной конференции по нейрокибернетике. - Ростов-на-Дону. Изд-во СКНЦ ВШ. 1999.- 323с. - С.245-249.
  24. Reed R. Pruning Algorithms - a Survey / IEEE Trans. on Neural Networks, 1993, Vol.4, №5. - pp.740-747.
  25. Depenau J., Moller M. Aspects of Generalization and Pruning / Proc. WCNN94, 1994, Vol.3. - pp.504-509.
  26. Гилев С.Е., Коченов Д.А., Миркес Е.М., Россиев Д.А. Контрастирование, оценка значимости параметров, оптимизация их значений и их интерпретация в нейронных сетях // Доклады III Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. Красноярск, 1995.- С.66-78.
  27. Weigend A.S., Rumelhart D.E., Huberman B.A. Generalization by Weights-elimination with Application to Forecasting / Advances in Neural Information Processing Systems. Morgan Kaufmann, 1991. Vol.3. - pp. 875-882.
  28. Yasui S. Convergence Suppression and Divergence Facilitation for Pruning Multi-Output Backpropagation Networks / Proc. 3rd Int. Conf. on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing, Iizuka, Japan, 1994. - pp.137-139.
  29. Yasui S. A New Method to Remove Redundant Connections in Backpropagation Neural Networks: Inproduction of Parametric Lateral Inhibition Fields / Proc. IEEE INNS Int. Joint Conf. on Neural Networks, Beijing, Vol.2. - pp.360-367.
  30. Yasui S., Malinowski A., Zurada J.M. Convergence Suppression and Divergence Facilitation: New Approach to Prune Hidden Layer and Weights in Feedforward Neural Networks / Proc. IEEE Int. Symposium on Circuits and Systems 1995, Seattle, WA, USA. Vol.1. - pp.121-124.
  31. Malinowski A., Miller D.A., Zurada J.M. Reconciling Training and Weight Suppression: New Guidelines for Pruning-efficient Training / Proc. WCNN 1995, Washington, DC, USA. Vol.1. - pp.724-728.
  32. Krogh A., Hertz J. A Simple Weight Decay can Improve Generalization / Advances in Neural Infromation Processing Systems 4, 1992. - pp. 950-957.
  33. Kamimura R., Nakanishi S. Weight-decay as a Process of Redundancy Reduction / Proc. WCNN, 1994, Vol.3. - pp.486-489.
  34. Karnin E.D. A Simple Procedure for Pruning Back-propagation Trained Network / IEEE Trans. on Neural Networks, June 1990. Vol. 1, No.2. - pp.239-242.
  35. Le Cun Y., Denker J.S., Solla S.A. Optimal Brain Damage / Advances in Neural Information Processing Systems 2. - Morgan Kaufmann, 1990. - pp.598-605.
  36. Hassibi B., Stork D.G., Wolff G. Optimal Brain Surgeon: Extensions and Performance Comparisions / Advances in Neural Information Processing Systems 6, 1994. pp.263-270.
  37. Гилев С.Е. Алгоритм сокращения нейронных сетей, основанный на разностной оценке вторых производных целевой функции // Нейроинформатика и ее приложения : Тезисы докладов V Всеросс. семинара, 1997. Красноярс?/p>