АДАПТИВНАЯ НЕЙРО-ФАЗЗИ СЕТЬ КОХОНЕНАВ статье предложен рекуррентный алгоритм обучения составной кластеризирующей нейро-фаззи сети Кохонена, являющейся обобщением WTA и WTM принципов обучения и алогоритмов Кашьяпа -Блейдона и Цыпкина, а также объединяющий в себе возможностный и вероятностный подходы к кластеризации.Ключевые слова: алгоритм самообучения, кластеризация, нейро-фаззи сеть, самоорга-низующаяся карта Кохонена. ВВЕДЕНИЕЗадача кластеризации (классификации без учите-ля) достаточно часто встречается во многих прило-жениях, связанных с интеллектуальным анализом данных. Традиционный подход к решению этих за-дач предполагает, что каждое наблюдение может от-носиться только к одному кластеру, хотя более есте-ственной представляется ситуация, когда обрабаты-ваемый вектор признаков с разными уровнями принадлежности (вероятности, возможности) может принадлежать сразу нескольким классам. Данная си-туация является предметом рассмотрения нечеткого (фаззи) кластерного анализа, интенсивно развива-ющегося в двух направлениях: вероятностном [1-5] и возможностностном [6,7] подходах. Большинство алгоритмов нечеткой кластеризации предназначено для работы в пакетном режиме, когда весь массив данных, подлежащих обработке, задан априорно. В то же время существует широкий класс задач, когда данные поступают на обработку последовательно, в on-line режиме. Алгоритмов, предназначенных для решения этих задач, известно сравнительно немного [8-10], при этом они реализуют вероятностный под-ход на основе рекуррентной оптимизации принятой нечеткой целевой функции [1].Для последовательной обработки данных при ре-шении задачи кластеризации наилучшим образом приспособлены искусственные нейронные сети Кохо-нена [11], имеющие однослойную архитектуру с ла-теральными связями и обучаемые на основе принци-пов «победитель получает все» (WTA) или «победи-тель получает больше» (WTM). Данные сети про-демонстрировали свою эффективность при решении многих задач с непересекающимися кластерами. Не-обходимость решения задач кластеризации в после-довательном режиме обработки в условиях пересека-ющихся классов привела к появлению самообуча-ющихся гибридных нейро-фаззи систем, являющихся обобщением нейронной сети Кохонена и облада-ющих, благодаря использованию специальных алго-ритмов настройки своих семантических весов, более широкими функциональными возможностями. Так, в [12, 13] была введена модификация сети Кохонена, основанная на нечетких правилах. Данная сеть пока-зала свою эффективность в ряде задач, связанных с распознаванием образов, однако численная громозд-кость затрудняет ее использование в on-line режиме. В [14] была предложена сеть Кохонена с нечетким выводом, обучаемая на основе комбинации правил Кохонена и Гроссберга. Основным недостатком этой конструкции является зависимость получаемых ре-зультатов от выбора свободных параметров процеду-ры обучения. В [15] была предложена, а в [16] разви-та, так называемая нечеткая кластеризующая сеть Кохонена (FKCN), основанная на алгоритме нечет-ких с-средних (FCM) Бездека [1], который может быть записан и...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.