Анализ данных с использованием нейронных сетей

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Уфимский государственный авиационный технический университет

Кафедра ТК

[pic 1]

Интеллектуальный анализ данных

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовому проекту по дисциплине «Методы искусственного интеллекта в управлении»

(обозначение документа)

Уфа-2017 г.

Содержание  

Лист                                              

Введение        3

1.        Постановка задачи анализа данных в выбранной предметной области. Вербальное описание проблемы        4

2.        Исходные данные        5

3.        Компонентный анализ данных с использованием пакета Statgraphics. Предварительно сформированные правила классификации объектов.        6

5.        Сравнительная характеристика результатов компонентного и кластерного анализов        16

6.        Анализ данных методом индуктивного обучения с помощью деревьев решений на основе пакетов See 5.0 или Deductor. Построенные продукционные правила.        18

7.        Нейросетевой анализ данных на основе обучения с учителем с использованием пакета Deductor.        22

Заключение        27

Список литературы        28

Приложение А        29

Введение

Закономерность типа «классификация» выявляется в данных на основе анализа признаков уже классифицированных объектов, при этом известна принадлежность объектов к классам. Результатом является формирование правил отнесения объектов к классам. Закономерность типа «кластеризация» предполагает наличие в данных сходных по каким-либо признакам групп объектов, причем количество групп и принадлежность объектов к ним заранее не заданы.

Метод главных компонент позволяет на основе анализа n-объектов, каждый их которых характеризуется p-исходными признаками x1,…xp, построить p-главных компонент F1,…Fp, причем новая система координат является системой ортонормированных линейных комбинаций. Каждая i-ая координатная ось является линейной комбинацией исходных признаков. Метод главных компонент относится к группе методов визуализации данных. Кластерный анализ предназначен для разбиения множества объектов на заранее неизвестное или в редких случаях заданное количество групп (кластеров) на основании некоторого математического критерия кластеризации.

Деревья решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

Под искусственной нейросетью подразумеваются вычислительные системы, которые преобразуют информацию по образу биологических процессов, протекающих в нервной системе человека и животных. Важнейшим их свойством является их способность обучаться. Под обучением понимается процесс, в котором параметры нейросети настраиваются при предъявлении обучающей выборки.