Нейронные сети Кохонена
Курсовая работа, 07 Ноября 2011, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
Содержимое работы - 1 файл
ВВЕДЕНИЕ.docx
— 1.72 Мб (Скачать файл)
Рис. 9.13. Топологические карты Кохонена для комплекса наблюдений, сделанных на р. Сок
Представленные на рис. 9.13 карты Кохонена могут быть интерпретированы следующим образом.
- Ближайшими соседями. Узлам, резко контрастирующим со своей окрестностью, соответствует черный цвет, а участкам, носящих характер "сглаженного плато", – белый. Группу ячеек, расстояние меКарта а) описывает унифицированную матрицу расстояний между каждым нейроном и его бжду которыми внутри этой группы меньше, чем расстояние до соседних групп, определим как кластер. В качестве примера используем разбиение топологической карты на 5 кластеров.
- С каждым произвольным измерением обучающей или контрольной выборок связывается "нейрон-победитель", т.е. нейрон выходного слоя, имеющий максимальную близость в смысле некоторой функции расстояния. На карте б) представлена матрица частот выигрышей, которая показывает, сколько раз каждый элемент выиграл (т.е. оказывался ближайшим к обрабатываемому наблюдению) после тестирования всех 88 примеров обучающей выборки. Если узел выигрывал два раза, то он окрашен в черный цвет. Ввиду того, что количество измерений меньше числа элементов решетки сети, то некоторые узлы оказались незадействованными и окрашены в белый цвет. Большие значения частот выигрышей традиционно указывают на центры кластеров топологической карты.
- Можно выбрать любую переменную исходной таблицы и отобразить ее в виде карты. Эти карты представляют собой проекции матрицы расстояний на соответствующую компоненту (признак в таблице X). На карте в) более темным цветом окрашены узлы, связанные с наблюдениями на станциях, расположенных ближе к устью. Можно отчетливо увидеть, что измерения, сделанные в верховьях, попали в кластеры 3 и 5, в то время, как станции, расположенные ниже по течению, сконцентрировались в кластерах 1 и 4.
- Темным цветом на карте г) представлены измерения с наибольшим значением индекса Вудивисса. Хотя распределение этого показателя существенно размыто, определенное его превышение можно усмотреть в кластерах 4 и 5.
- На картах д) и е) можно ясно оценить как изменяется видовой состав индикаторной части хирономидного комплекса: если в кластере 3, который мы связываем с верхним течением, сравнительно велико обилие реофильных представителей подсемей ства Prodiamesina, то для 4-го кластера, где больше устьевых измерений, отчетливо увеличивается удельный вес пелофильных видов подсемейства Tanypodinae.