Geum.ru

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

Реферат - Компьютеры, программирование

Другие рефераты по предмету Компьютеры, программирование

µ 2-х 3-х, а потом тестировались на этих словах) часто была недопустимо велика (5-9 баллов).

После этого проводились следующие эксперименты: нейронная сеть обучалась предсказывать значения параметров по уже определенному минимальному набору признаков на одной половине слов, далее она тестировалась на словах из другой половины. При этом для большинства слов нейронные сети давали удовлетворительные прогнозы по всем параметрам (с точностью до 3 баллов), но почти во всех случаях обнаруживались одно - два слова, для которых сразу по нескольким признакам ошибка нейронных сетей была очень велика.

 

5.2. MAN-многообразия

 

Итак, для каждого человека обнаруживается многообразие сравнительно малой размерности, в небольшой окрестности которого лежат почти все слова.

При осмыслении этого возникает гипотеза, связанная с тем, что отношение человека к большинству вещей, событий и т.д. не индивидуально, а сформировано культурой, в которой этот человек рос, его окружением и поэтому зависит от сравнительно небольшого числа признаков. В связи с этим и могли появиться многообразия малой размерности, в небольшой окрестности которых лежат почти все слова. Назовем их манмногообразиями (от немецкого неопределенного местоимения man (некто)). Вероятно, для каждой определенной культуры имеется небольшое количество различных ман-многообразий, специфичных для нее. В ходе воспитания человек присваивает одно из типичных манмногообразий. Например, определяющий набор признаков 3-го человека представляется основным набором признаков и для животных: опасность и приятность имеют прямой химический аналог и соответствуют уровню адреналина, эндорфинов и энкефалинов.

Обнаружено, что у большинства людей есть слова, которые неожиданно "выпадают" из ман-многообразий, отстоят от них довольно далеко. Вероятно, это слова, с которыми у человека связаны какие-либо сильные переживания, ощущения, что приводит к появлению "индивидуальности" оценки или 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 се?/p>