Пожалуйста, авторизуйтесь:
ФГОУ ВПО Сибирский федеральный университет
Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 79
|
|
Самигулина Галина Ахметовна
кандидат технических наук, доцент (Институт Проблем Информатики и Управления МОН РК, старший научный сотрудник)
| |
Секция: Modern problems of mathematical modelling and computational technologies
Тема доклада:
| |
|
"РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ИММУННОЙ СЕТИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА" |
| |
|
"THE SOLUTION OF THE PROBLEM OPTIMIZATION OF THE IMMUNE NETWORK ON THE BASIS OF THE
METHODS OF FACTOR ANALYSIS
" |
Тезисы доклада:
| |
|
Разработка интеллектуальных экспертных систем анализа и прогноза данных на основе технологии Искусственных Иммунных Систем (ИИС) приводит к необходимости решения задачи оптимизации иммунной сети. Способность ИИС обрабатывать большой объем информации неизбежно ведет к увеличению времени на обучение сети. В результате возможна такая ситуация, когда время необходимое на обучение превосходит все разумные для поставленной задачи временные ресурсы.
Успешное развитие ИИС напрямую зависит от создания алгоритмов, которые позволили бы наиболее эффективное обучение иммунной сети за минимально короткое время. В связи с данной проблемой используются различные методы предварительной обработки исходных многомерных данных и факторного анализа для выделения основополагающих факторов, уменьшения анализируемого пространства признаков.
Включение в модель признаков, мало влияющих на выходной параметр, затрудняет ее использование, ведет к избыточности информации и возрастанию вычислительных ресурсов. Все это приводит к ситуации, когда прогнозирование по избыточной модели менее эффективно, чем по модели из оптимального числа признаков, обладающих максимальной информативностью.
Для выделения информативных признаков используется метод главных компонент на основе вращения собственного вектора. По весовым коэффициентам информативных признаков строится оптимальная структура иммунной сети.
Литература
1.Самигулина Г.А. Разработка интеллектуальных экспертных систем управления на основе технологии искусственных иммунных систем. Алматы: ИПИУ МОН PК, 2008, -137с.
|
| |
|
Processing of the intellectual expert systems of the analysis and forecast of the data on the basis of the technology Artificial Immune Systems (AIS) need of the solution of the problem optimization of the immune network. The capacity AIS to process the large quantity of the information increase of the time of training network. The situation is possible, when the time necessary on training surpasses all reasonable for given problem resource on the time.
The successful development AIS directly depends on creation of algorithms, which one effective training of the immune network for the minimum short time. In connection with the given problem the different methods of pretreatment of the initial multidimensional data and factor analysis for allocation of the establishing factors and reduction of the parsed space of the characteristic are used.
Inclusion in model of the characteristic which few influential on the output parameter trouble its usage, conducts to redundancy of the information and growth of the computing resources. As the results of this the situation the forecasting on the redundant model is less effective, than on model from the optimal number of the possessing maximum self-descriptiveness.
The method the main component on the basis of rotation of the eigenvector is used for allocation of the informative characteristic. The optimal pattern of the immune network is construction on weighting coefficients of the informative characteristic.
Literature
1. Samigulina G.A. Development of the intellectual expert systems of the control on the basis of the technology of the artificial immune systems. Almaty: IICP, 2008, -137p.
|
|
|
