Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації
The task of clustering is solving in various fields of application. In order to achieve a fast and sufficiently accurate clustering solution, it is possible to use special neural networks like Kohonen's self-organization card. This type of neural network is always improved both at the algorithm...
Gespeichert in:
| Datum: | 2019 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
2019
|
| Online Zugang: | http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184494 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
Institution
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences| id |
mcmtechkpnueduua-article-184494 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
mcmtechkpnueduua-article-1844942019-11-22T08:56:28Z Аn Artificial Neural Networks Modeling Environment for Solving a Clustering Task Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації Москаленко, Юрій Володимирович The task of clustering is solving in various fields of application. In order to achieve a fast and sufficiently accurate clustering solution, it is possible to use special neural networks like Kohonen's self-organization card. This type of neural network is always improved both at the algorithm level and at the software level. So, it is necessary to create special software tools that provide the opportunity of training in the same conditions and quickly computational experiments to solve the clustering problem. And also to carry out a comparative analysis of the received results.The second task of such software is to create examples of tasks in technical diagnostics, such as: search of abnormality, classification of signal with losses, and others.This paper include such existing software implementations of SOM (self-organization map) and their respective MLP (multilayer perceptron) to solve precisely the classification problem.All selected software implementations are freely available and spread under free license.SOM and MLP parameters have been defined that may be influenced by the researcher.Criteria for comparing SOM implementations have been selected. This paper presents the architecture of the modeling environment and functionality of its components.For the demonstration is taken the solution of classical problems of machine learning. It helps properly compare the results of computational experiments and to implement the effectiveness of software implementations on both basic and optimized algorithms. Задача кластеризації розв’язується в багатьох прикладних галузях. Досягнути її швидкого та достатньо точного розв'язання можна за допомогою спеціальних нейронних мереж — карт самоорганізації Кохонена. Цей тип нейронних мереж постійно вдосконалюється як на рівні алгоритмів, так і на рівні програмного забезпечення. Тому доцільно створювати спеціальні програмні інструменти, що дозволяють в однакових умовах провести навчання та безпосередньо обчислювальні експерименти з розв’язання задачі кластеризації для коректного порівняльного аналізу отриманих результатів. Другим завданням такого середовища є визначення оптимального програмного інструментарію розв’язання прикладних задач технічної діагностики, наприклад, пошуку аномалій, класифікації сигналу з втратами.У роботі обґрунтовано обрання існуючих програмних реалізацій карт самоорганізації SOM (self-organizing map) та відповідних їм багатошарових перцепронів MLP (multilayer perceptron) для розв'язання саме задачі класифікації. Всі обрані програмні реалізації є вільнодоступними та розповсюджуються з відкритою ліцензією.Визначено параметри SOM та MLP, на які може впливати експериментатор. Обрано критерії порівняння реалізацій SOM.Наведено архітектуру середовища моделювання і представлено функціонал його компонентів.Для демонстрації застосування запропонованого середовища приведено розв'язання класичних тестових задач машинного навчання. Це дозволило провести коректне порівняння результатів обчислювальних експериментів, а також ефективності програмних реалізацій як за базовим, так і за оптимізованим алгоритмами. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2019-08-14 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184494 10.32626/2308-5916.2019-20.79-87 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2019: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 20; 79-87 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2019: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 20; 79-87 2308-5916 10.32626/2308-5916.2019-20 uk http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184494/184197 Авторське право (c) 2021 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |
| institution |
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2019-11-22T08:56:28Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| format |
Article |
| author |
Москаленко, Юрій Володимирович |
| spellingShingle |
Москаленко, Юрій Володимирович Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації |
| author_facet |
Москаленко, Юрій Володимирович |
| author_sort |
Москаленко, Юрій Володимирович |
| title |
Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації |
| title_short |
Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації |
| title_full |
Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації |
| title_fullStr |
Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації |
| title_full_unstemmed |
Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації |
| title_sort |
середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації |
| title_alt |
Аn Artificial Neural Networks Modeling Environment for Solving a Clustering Task |
| description |
The task of clustering is solving in various fields of application. In order to achieve a fast and sufficiently accurate clustering solution, it is possible to use special neural networks like Kohonen's self-organization card. This type of neural network is always improved both at the algorithm level and at the software level. So, it is necessary to create special software tools that provide the opportunity of training in the same conditions and quickly computational experiments to solve the clustering problem. And also to carry out a comparative analysis of the received results.The second task of such software is to create examples of tasks in technical diagnostics, such as: search of abnormality, classification of signal with losses, and others.This paper include such existing software implementations of SOM (self-organization map) and their respective MLP (multilayer perceptron) to solve precisely the classification problem.All selected software implementations are freely available and spread under free license.SOM and MLP parameters have been defined that may be influenced by the researcher.Criteria for comparing SOM implementations have been selected. This paper presents the architecture of the modeling environment and functionality of its components.For the demonstration is taken the solution of classical problems of machine learning. It helps properly compare the results of computational experiments and to implement the effectiveness of software implementations on both basic and optimized algorithms. |
| publisher |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University |
| publishDate |
2019 |
| url |
http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184494 |
| work_keys_str_mv |
AT moskalenkoûríjvolodimirovič anartificialneuralnetworksmodelingenvironmentforsolvingaclusteringtask AT moskalenkoûríjvolodimirovič seredoviŝemodelûvannânejronnihmereždlârozvâzannâzadačíklasterizacíí |
| first_indexed |
2025-07-17T10:14:08Z |
| last_indexed |
2025-07-17T10:14:08Z |
| _version_ |
1850409857422721024 |