Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена.

Методика применения карт Кохонена для выделения линии уреза воды по спутниковым данным О. Журенков Алтайская академия экономики и права Барнаул, Россия Ключевые слова: В результате проведенных исследований получена методика выделения линии уреза воды по спутниковым данным в , позволяющая проводить качественную оценку затоплений. Выявлен критический параметр методики порог вероятности принадлежности к тематическому классу , влияющий на выделение линии уреза. В качестве объекта апробации мето- дики выбраны данные о затопленных пойменных участках Верхней Оби в июне года. Получены векторные карты распознанных с помощью -областей, на основе которых в получен образец конечного продукта в виде векторной карты затоплений. Сделан вывод о том, что для дальнейшего количественного анализа необходима калибровка параметров распознавания по наземным измерениям. Журенков, Алтайская академия экономики и права Барнаул, Россия кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математики и информационных технологий Литература 1. Носков; Сибирский федеральный университет.

Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге

Самоорганизующаяся сеть позволяет выявлять кластеры группы входных векторов обладающих некоторыми общими свойствами. При этом выделяют сети с неупорядоченными нейронами часто называемые слоями Кохонена и сети с упорядочением нейронов часто называемые самоорганизующимися картами или - . Карты Кохонена наглядно отражают на двумерной карте объекты с близкими свойствами.

Рассмотрены самоорганизующиеся карты Кохонена как эффективный метод [11] Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.

Самоорганизующаяся карта Кохонена с прямоугольной топологией выхода, а под закономерности во входных данных. Полный алгоритм самоорганизации нейронных сетей Кохонена состоит из следующих шагов: На стадии инициализации всем весовым коэффициентам присваиваются небольшие случайные значения. На входы сети подается входной образ, и для каждого нейрона рассчитывается взвешенная сумма его входов, к которой затем применяется активационная функция нейрона, в результате чего получается его выходное значение у М , где М — число нейронов в слое Кохонена.

После определения нейрона-победителя его весовые коэффициенты, а также весовые коэффициенты нейронов, находящихся в некоторой его окрестности в топологической решетке, подстраиваются по формуле 1. Цикл с шага 2, пока выходные значения сети не стабилизируются с заданной точностью. На втором шаге цикла попеременно предъявляются все образы из входного набора. Отличительная особенность этого отображения — формирование кластеров или классов. По завершении процесса самообучения на стадии использования сети неизвестные входные образы относятся к одному из выявленных классов.

: - анализ клиентской базы

- , . 4 - . , , , :

Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник / Под науч. ред. д-ра техн Применение онтологий. ГЛАВА 9 . самоорганизующихся карт Кохонена.

Имя пользователя или адрес электронной почты Использование самоорганизующихся карт в задачах кластеризации Методология 0 комментариев Версия для печати Иногда возникают задачи анализа данных, которые с трудом можно представить в математической числовой форме. Это случай, когда нужно извлечь данные, принципы отбора которых заданы нечетко: Рассмотрим типичную для задач подобного рода ситуацию — предсказание банкротств. Предположим, что у нас есть информация о деятельности нескольких десятков банков их открытая финансовая отчетность за некоторый период времени.

По окончании этого периода мы знаем, какие из этих банков обанкротились, у каких отозвали лицензию, а какие продолжают стабильно работать на момент окончания периода. И теперь нам необходимо решить вопрос о том, в каком из банков стоит размещать средства. Естественно, маловероятно, что мы хотим разместить средства в банке, который может скоро обанкротится. Значит, нам надо каким-то образом решить задачу анализа рисков вложений в различные коммерческие структуры. На первый взгляд, решить эту проблему несложно — ведь у нас есть данные о работе банков и результат их деятельности.

Но, на самом деле, эта задача не так проста. При этом возникает проблема, связанная с тем, что имеющиеся у нас данные описывают прошедший период, а нас интересует то, что будет в дальнейшем. Таким образом нам надо на основании имеющихся у нас априорных данных получить прогноз на дальнейший период. Для решения этой задачи можно использовать различные методы.

Анализ данных: самоорганизующиеся карты Кохонена

Имя пользователя или адрес электронной почты Самоорганизующиеся карты Кохонена — математический аппарат Практика анализа , Методология 9 комментариев Версия для печати Самоорганизующиеся карты — это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Основным отличием данной технологии от рассмотренных нами ранее нейросетей, обучаемых по алгоритму обратного распространения, является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных.

Нейронные сети данного типа часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа данных и поиска закономерностей, например, в финансовой задаче. В данной статье мы рассмотрим принципы функционирования и некоторые аспекты использования самоорганизующихся карт.

Карты Кохонена наглядно отражают на двумерной карте объекты с В качестве нейронов сети Кохонена применяются линейные взвешенные сумматоры. . Паклин Н. Б. Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.

Применение карт Кохонена при диагностике состояния трубопровода и состава его содержимого кандидат технических наук, доцент кафедры электротехники, электроэнергетики, электромеханики, Асадов Расим Тарих оглы, студент кафедры электротехники, электроэнергетики, электромеханики. С развитием новых технологий в промышленности мы ярко видим процесс роста производительности и эффективности труда.

Для увеличения производительных сил появляется автоматизация. Это новая и перспективная модель производственного процесса. Благодаря автоматизации мы сводим к минимуму участие человека в процессах получения, преобразования, использования материалов, энергии, информации. Но, чтобы полностью исключить человека из производственного процесса, надо чтобы в производстве, весь цикл описывался точно заданной последовательностью однозначно понимаемых операций. Однако есть и процессы, в которых присутствие человека неизбежно, так как необходим разум, умение ориентироваться в условиях и находить решение неформализуемых задач.

Фомализованные задачи выполняют непосредственно автоматы, а неформализованные — человек. На данный момент стоит проблема автоматизации сложных процессов, которые, как правило, не имеют адекватного математического описания, зашумлены, из-за чего традиционные методы подходов малоэффективны. Однако, имея методы и алгоритмы, мы сталкиваемся с такой проблемой как скорость и качество обработки информации данных. Рассмотрим для примера нефтедобычу. Как мы знаем, чтобы определить состав и качество нефти надо ее исследовать исследует человек, беря пробу , тем самым эффективность времени падает.

Проблема заключается в нехватке математического описания, алгоритма. В данном случае, чтобы минимизировать человеческий труд и потери на время, предлагается рассмотреть нейронные сети, самоорганизующиеся карты Кохонена.

Ваш -адрес н.

. В работе предпринята попытка структурировать сырьевые строительные материалы по радиоактивности с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Анализ проводился на данных об удельных активностях естественных радионуклидов в сырьевых строительных материалах Волгоградской области, а также по расчетным величинам удельных эффективных активностей естественных радионуклидов.

В отличие от традиционных методов анализа использованная методика оценки радиоактивности основана на количественных характеристиках. В результате обучения сети на данных об удельных активностях сырьевых материалов получена карта кластеров с сегментацией по эффективной удельной активности естественных радионуклидов. На основании полученных результатов, сделаны выводы о возможности и целесообразности использования примененного алгоритма для классификации и анализа данных о радиоактивности строительного сырья.

Дается понятие и описание самоорганизующихся карт Кохонена (SOM), Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. — М.

О сайте Самоорганизующиеся карты Еще раз воспользуемся инструментом кластеризации - самоорганизующимися картами. В сегментации принимают участие торговых отделов и магазинов. Для каждой из них известны следующие характеристики. Это видно из анализа первых двух самоорганизующихся карт - высоким и выше средних значениям соответствуют оттенки цветов от ярко-зеленого до красного.

Канал дистрибуции значения не имеет. Данные сами собой упорядочиваются, располагаясь на самоорганизующейся карте в соответствии с их внутренним устройством. Причем карта эта — интерактивная. Интересуетесь каким-то аспектом данных — пожалуйста, мгновенно получаем распределение этого признака на карте. Посредством процесса, именуемого самоорганизацией, СОК образует топологическое представление исходных данных из элементов, получаемых на выходе.

СОК относится к общему классу нейросетевых методов, использующих нелинейную регрессию. Ее можно обучить узнавать или находить взаимосвязи между входами и выходами либо [ .

Бизнес-анализ – это просто?

Системный анализ, управление и обработка информации по отраслям Количество траниц: Самоорганизующиеся карты Кохонена как метод аналитической обработки данных. Анализ современных методов интеллектуального анализа данных. Классическая модель СОКК и алгоритм ее обучения. Подготовка и предобработка данных для нейронной сети.

«Информационная бизнес-аналитика» (направление «Прикладная модели самоорганизующихся карт Кохонена в образовании для задач.

В работе мы развиваем применение данного метода как альтернативу метода ультраметрических пространств. В статье показано, что нелинейный метод СОК является более точным, гибким и перспективным в задачах кластеризации большого объема плохо структурированных данных. Прикладная часть исследования выполнена на анализе обоими методами реальных финансовых данных: Указанные проблемы тесно связаны с задачами менеджмента организаций, поскольку принятие решений корпоративными финансовыми менеджерами зависит как от понимания ими сложных нелинейных закономерностей потоков данных, так и от современных методов извлечения знаний в целях оперативного и стратегического управления.

Кроме того, получение знаний из имеющейся информации является базой для управления капиталом и любой инвестиционной деятельности вообще. Куперин, технологий анализа данных и сравнении их с традиционными подходами финансовой математики. Проблемы кластеризации больших многомерных плохо структурированных данных, рассматриваемых в настоящей работе, встречаются в различных областях управления финансовыми потоками, например, в процессе маркетинговой работы организации, которая ищет доходный сегмент рынка, соответствующий ее ресурсам и возможностям.

Управление инвестиционным портфелем также требует решения задачи кластеризации данных, поскольку для реализации портфельного инвестирования очень важно выявление корреляций как самих активов, так и их групп. В последние годы в теории кластеризации данных наметился переход от простых концептуальных моделей к статистическим методам. В этом ключе особое место стал занимать кластерный анализ. Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях.

Существует несколько методов обобщения наборов данных или статистических таблиц. Простейшие из них позволяют получить сводки информации.

Методика применения карт Кохонена для выделения линии уреза воды по спутниковым данным

Концепция кластера в технологиях интеллектуального анализа данных Кластеризация — один из ключевых типов закономерностей, выявляемых методами интеллектуального анализа данных. Кластеризацию в контексте интеллектуального анализа обычно понимают как разделение целого множества на некоторое количество подмножеств по заранее неизвестным признакам, причем объекты внутри каждого из кластеров должны быть близки между собой по одному или нескольким признакам, доступным для интерпретации.

Методы кластеризации могут оказаться полезными в самых разных отраслях экономики. В первую роль речь идет об областях массового обслуживания. Банки, операторы мобильной связи, страховые организации — лишь некоторые экономические объекты, для которых объективное разделение множества потенциальных клиентов на разумно определяемые группы может привести к существенному положительному результату. Объектами сегментации могут выступать и другие экономические объекты, например, товары, контрагенты, ценные бумаги, транзакции.

Применение интеллектуального анализа данных для аналитики в области ИБ . особого вида нейронных сетей - самоорганизующихся карт Кохонена. автоматизация процесса анализа данных для решения бизнес-задач.

Нормализация выполняется путем деления каждой компоненты входного вектора на длину вектора, что превращает входной вектор в единичный. Выбор структуры нейронной сети Выбор структуры нейронной сети обуславливается спецификой и сложностью решаемой задачи. Для решения некоторых типов задач разработаны оптимальные конфигурации [44, 51, 52].

В большинстве случаев выбор структуры нейронной сети определяется на основе объединения опыта и интуиции разработчика. Однако существуют основополагающие принципы, которыми следует руководствоваться при разработке новой конфигурации [53]: Вопрос о необходимых и достаточных свойствах сети для решения того или иного рода задач представляет собой целое направление нейрокомпьютерной науки.

Анализ данных компании за полчаса с помощью системы бизнес-аналитики QlikView