Mapování obecných parametrických závislostí pomocí neuronových sítí

školitel: Ing. Milan Chlada, Ph.D.
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce: bakalářská práce
zaměření: MI_MM, MI_AMSM
klíčová slova: umělé neuronové sítě, obecné parametrické závislosti, citlivostní analýza
odkaz: http://www.it.cas.cz/en/chlada
přiložený soubor: ikona pdf
popis: Výběr vhodného parametrického prostoru je klíčovým krokem nejen z hlediska výsledných vlastností aplikovaného modelu. Cílem každé parametrizace by mělo být získání maxima informace skryté v datech za současné minimalizace redundance. Např. lineární závislosti mezi různými parametry lze snadno odhalit pomocí faktorové analýzy, která poskytuje předběžnou hypotézu ve formě korelačního schématu mezi parametry a latentními veličinami, zvanými faktory. Umožňuje eliminaci triviálních lineárních závislostí a soustředit tak pozornost jen na parametry vzájemně lineárně nezávislé. Další možností je oddělení z určitých hledisek podstatných charakteristik od nevýznamných, což rovněž významně přispívá k žádané redukci dimenze řešeného problému. V případě expertních systémů navržených na bázi umělých neuronových sítí (ANN) lze aplikovat citlivostní analýzu, která eliminuje vstupní parametry, pro řešení konkrétního problému nevýznamné. Citlivostní analýzou speciálních sítí, naučených odhadovat jednotlivé parametry na základě zbývajících, lze mapovat i obecné vzájemné souvislosti v datech. Metoda byla úspěšně odzkoušena na jednoduchých simulovaných závislostech, přičemž širší uplatnění v praxi vyžaduje další výzkum, zejména studium obecných aproximačních vlastností ANN.
naposledy změněno: 11.05.2015 11:18:24

za obsah této stránky zodpovídá: Ľubomíra Dvořáková | naposledy změněno: 12.9.2011
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. 224 358 540, pevná linka 224 923 098, fax 234 358 643
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky