8 неделя науки СВАО - тезисы с содержанием

Результаты экспериментов

Таблица - Зависимость качества обучения от количества правил

Входных нейронов	Нейронов правил	Распознавание (обучающая выборка)				Распознавание (проверочная выборка)
Входных нейронов	Нейронов правил	Ok	Err	?	Ok		Err	?
20	40	70.5	29.5	0.0	60.0		40.0	0.0
20	80	81.5	17.0	1.5	71.0		27.0	2.0
20	120	91.5	7.5	1.0	79.5		19.0	1.5
20	160	97.5	1.5	1.0	86.0		13.0	1.0
100	40	80.0	20.0	0.0	72.5		27.5	0.0
100	80	90.5	9.5	0.0	81.5		18.5	0.0
100	120	97.0	3.0	0.0	89.0		11.0	0.0
100	160	99.5	0.5	0.0	91.5		8.5	0.0
200	40	73.5	26.5	0.0	70.0		30.0	0.0
200	80	92.5	7.5	0.0	86.0		18.0	0.0
200	120	98.5	1.5	0.0	91.0		9.0	0.0
200	160	100.0	0.0	0.0	93.5		6.5	0.0
400	40	76.5	22.0	1.5	67.5		32.0	1.5
400	80	92.0	7.0	1.0	82.5		16.5	1.0
400	120	97	2.5	0.5	97.5		0.5	1.5
400	160	100.0	0.0	0.0	98.5		0.0	1.5

Вывод:

В результате проведенных экспериментальных работ определено, что существуют оптимальные параметры нейронной сети.

Для работы эти параметры составляют:

- оптимальное количество входных нейронов - 400;

- оптимальное количество нейронов правил - 160;

- оптимальное количество термов признаков - 5.

При этих значениях характеристики сети на базе данных следующие:

1) обучающая выборка:

- корректно распознанных – 100%;

- ошибочных классификаций – 0%;

- нераспознанных – 0%.

2) проверочная выборка:

- корректно распознанных – 99%;

- ошибочных классификаций – 0.5%;

- нераспознанных – 0.5%.

Содержание