Используемая модель:двумерная карта Кохонена.
Задания для лабораторных работ
По курсу «Основы экспертных систем»
По курсу «Основы экспертных систем» студенты выполняют 1 лабораторную работу. Задание на лабораторную работу студент выбирает по согласованию с преподавателем. Лабораторная работа выполняется индивидуально.
Лабораторная работа №1
Задание №1 - стоимость 12 баллов
Цель работы. Целью данной лабораторной работы является демонстрация способности нейронной сети решать задачи классификации. Сеть необходимо обучить классификации по пяти классам по 10-20 числовым признакам.
Используемая модель: одномерная сеть Кохонена.
Порядок выполнения работы. Данная лабораторная работа выполняется в несколько этапов:
- Необходимо выбрать предметную область, отобрать не менее 10 числовых характеристик объектов и задать их диапазоны. Примеры типов предметных областей для классификации перечислены ниже.
- Сгенерировать обучающую выборку размерностью от 10 до 20 примеров для каждого класса. Предусмотреть нормализацию входных векторов (1 занятие).
- Написать программу, имитирующую работу нейронной сети Кохонена и провести обучение сети по алгоритму WTA.
- Провести обучение сети Кохонена по алгоритму Кохонена с прямоугольным соседством (2 занятие).
- Продемонстрировать работу сети Кохонена преподавателю.
- Исследовать эффективность алгоритмов обучения от значения коэффициента обучения.
- Исследовать зависимость погрешности классификации от алгоритма обучения.
- Исследовать зависимость погрешности классификации от объёма обучающей выборки.
9. Составить отчёт, который должен содержать постановку задачи, обучающие выборки, результаты исследований по пунктам 6, 7, 8 (3 занятие).
Примерные предметные области:
1. Классификация типов самолётов.
2. Классификация типов автомобилей.
3. Классификация типов компьютеров.
4. Классификация заболеваний человека.
5. Классификация растений.
Задание №2 - стоимость 20 баллов
Цель работы. Целью данной лабораторной работы является демонстрация способности нейронной сети решать задачи классификации и кластеризации. Сеть необходимо обучить классификации по пяти классам по 10-20 числовым признакам.
Используемая модель:двумерная карта Кохонена.
Порядок выполнения работы. Данная лабораторная работа выполняется в несколько этапов:
- Необходимо выбрать предметную область, отобрать не менее 10 числовых характеристик объектов и задать их диапазоны. Примеры типов предметных областей для классификации перечислены ниже.
- Сгенерировать обучающую выборку размерностью от 10 до 20 примеров для каждого класса. Предусмотреть нормализацию входных векторов (1 занятие).
- Написать программу, имитирующую работу карты Кохонена и провести обучение сети по алгоритму Кохонена с прямоугольным соседством.
- Провести обучение карты Кохонена по алгоритму Кохонена с гауссовым соседством или по алгоритму нейронного газа (2 занятие).
- Продемонстрировать работу сети Кохонена преподавателю.
- Исследовать эффективность алгоритмов обучения от значения коэффициента обучения.
- Исследовать зависимость погрешности классификации от алгоритма обучения.
- Исследовать зависимость погрешности классификации от объёма обучающей выборки.
- Составить отчёт, который должен содержать постановку задачи, обучающие выборки, результаты исследований по пунктам 6, 7, 8 (3 занятие).
Примерные предметные области:
1. Классификация типов самолётов.
2. Классификация типов автомобилей.
3. Классификация типов компьютеров.
4. Классификация заболеваний человека.
5. Классификация растений.
©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.