Авторы: В.С. Дороганов, А.Г. Пимонов

Название статьи: Модифицированная сеть Ворда и гибридный метод обучения для прогноза показателей качества металлургического кокса

Год: 2015, Номер: 3, Страницы: 141-148

Отрасль знаний: Информатика, вычислительная техника и управление

Индекс УДК: 004.032.24:004.032.26

DOI: -

Аннотация: В статье представлена модификация модели искусственной нейронной сети Ворда. Суть модификации заключается в том, что предложено использовать передаточные функции с изменяемыми параметрами. В качестве передаточных функций использовались: функция Ферми, тождественная и гиперболическая функции, купол Гаусса и синусоида. Алгоритм обратного распространения ошибки при обучении нейронной сети не позволяет изменять параметры передаточных функций. Поэтому для обучения был предложен гибридный метод, основанный на генетическом алгоритме и стохастическом методе обучения. Для выбора характеристик предложенной нейронной сети (количество слоёв и нейронов в каждом слое) была проведена серия вычислительных экспериментов: каждая комбинация обучалась в течении 2000 итераций 40 раз. Результаты обучения представлены в виде таблиц и графиков. В статье описана технология параллельных вычислений для предложенной нейронной сети. Представлены результаты исследования влияния характеристик сети на время обучения в табличном и графическом виде. Приведены результаты вычислительных экспериментов оценки скорости вычислений на двух многоядерных процессорах.

Ключевые слова: нейронные сети генетические алгоритмы металлургический кокс прогнозирование многопоточные вычисления многоядерные процессоры

ЦИТИРОВАНИЕ СКАЧАТЬ