Главная страница « Научно-исследовательский семинар «

Доклад подготовлен по материалам диссертационной работы и посвящен разработке методов решения ряда практически важных задач на основе нейросетевых методов аппроксимации функций. Проблема нейросетевой аппроксимации функций является многоаспектной, в ней выделим только те аспекты, которые связаны с решением практических задач:

1. Методы формирования нейросетевых алгоритмов при малом объеме исходных данных;
   

2. Методы задания начальных условий нейронной сети;
   

3. Реализация нейросетевых алгоритмов на параллельных системах с общей и распределенной памятью и с использованием графических плат.

При формировании обучающей выборки возникает проблема обучения сети, когда сбор данных является трудоемким или дорогостоящим процессом. Методы, предлагаемые в данной работе, дают возможность минимизировать затраты на формирование выборки и сбор данных.

Разработаны методы задания начальных условий нейронной сети, позволяющие повысить ее точность работы и сократить время ее обучения. Один из методов основан на использовании коэффициентов соответствующего задаче оптимального фильтра в качестве начальных значений весов нейронной сети. Второй метод заключается в обучении нейронной сети на упрощенных модельных данных, результаты которого считаются начальными условиями нейронной сети. Далее нейронная сеть дообучается на реальных данных.

Современное состояние технической области таково, что необходимо рассматривать реализацию нейросетевых алгоритмов на параллельных архитектурах, кластерах, графических платах и других. В диссертации описаны методы распараллеливания нейросетевых алгоритмов аппроксимации функций при помощи графических плат и на вычислительных системах с общей и распределенной памятью. Применимость и эффективность разработанных алгоритмов показана при решении практических задач определения гранулометрического состава окомкованного материала и при решении задач аэродинамики.

Алгоритмы, разработанные для решения указанных практических задач, реализованы в виде модулей и составляющих внутренних библиотек программного комплекса «Нейроматематика».

Приглашаются аспиранты и стажеры программистских кафедр.