DSpace Інституційний репозитарій Державного вищого навчального закладу «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
 

iRKNEU >
Інститут інформаційних технологій в економіці >
Кафедра економіко-математичного моделювання >

Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.kneu.edu.ua:8080/handle/2010/22894

Назва: Вибір оптимальної топології нейронної мережі в задачах класифікації динамічних економічних систем
Інші назви: Selection of a neural network optimum topology in problems of dynamic economic systems classification
Выбор оптимальной топологии нейронной сети в задачах классификации динамических экономических систем
Автори: Стрельченко, Інна Іллівна
Strelchenko, Inna
Стрельченко, Инна Ильинична
Ключові слова: Динамічна економічна система
фінансова криза
макроекономічний індикатор
класифікація
ранговий коефіцієнт конкордації
нейронна мережа
карта Кохонена
Dynamic economic system
financial crisis
macroeconomic indicator
classification
ranking coefficient of concordance
neural network
Kohonen map
Динамическая экономическая система
финансовый кризис
макроэкономический индикатор
классификация
ранговый коэффициент конкордации
нейронная сеть
карта Кохонена
Дата збереження: 2017-12-06T11:40:46Z
Дата публікації: 2017
Видавець: ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
Бібліографічний опис: Стрельченко І. І. Вибір оптимальної топології нейронної мережі в задачах класифікації динамічних економічних систем / І. І. Стрельченко // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2017. – № 6. – С. 142–157.
Короткий огляд (реферат): Стаття висвітлює головні ускладнення в процесі побудови та застосування нейронних мереж, які пов’язані, перш за все, з підбором оптимальної внутрішньої структури, а для мереж типу карти Кохонена – кількості нейронів у прихованому шарі. Показано, що процес оптимізації нейронних мереж полягає в ітераційному знаходженні деяких параметрів, що забезпечують екстремум функції якості, яка, як правило, не має властивості неперервності та гладкості. Тому істотним недоліком такого підходу є неможливість забезпечення гарантій оптимальності застосовуваних методів і алгоритмів. Відповідно, у статті розроблено покроковий алгоритм конструювання карт Кохонена, призначених для вирішення задачі класифікації динамічних економічних систем відповідно до обраного критерію. У роботі вперше запропоновано використання рангового коефіцієнта конкордації в якості критерію оптимальності для побудови нейронної мережі-класифікатора, який характеризує ступінь узгодженості у наборі вхідних змінних. Експериментально протестовано покроковий алгоритм побудови карти Кохонена, котра має оптимальну топологію за обраним критерієм і розбиває вихідну вибірку на шість груп. Відповідно до значень коефіцієнта конкордації реакція ключових макроекономічних індикаторів усередині отриманих кластерів характеризується високим рівнем подібності.
The article is dedicated to solve the main disadvantage, which arise in the process of constructing and applying neural networks and associated primarily with the selection of optimal internal structure, and for the Kohonen maps – with the number of neurons in the hidden layer. It is shown that the process of optimization of neural networks consists in iterative finding of some parameters that provide an extremum of the quality function, which, as a rule, does not have the property of continuity and smoothness. Therefore, a significant drawback of this approach is the inability to ensure the guarantees of the optimality of applied methods and algorithms. Accordingly, in the article a step-by-step algorithm for constructing Kohonen maps is developed, which intended to solve the problem of classifying dynamic economic systems in accordance with the chosen criterion. For the first time, it was proposed to use the rank coefficient of concordance as an optimality criterion for constructing a neural network-classifier that characterizes the degree of coherence in a set of input variables. It was experimentally tested step-by-step algorithm for constructing the Kohonen map, which has the optimal topology according to the chosen criterion and splits the original sample into six groups. In accordance with the values of the concordance coefficient, the reaction of key macroeconomic indicators within the obtained clusters is characterized by a high level of similarity.
Статья посвящена решению проблем, возникающих в процессе построения и применения нейронных сетей, которые связаны, прежде всего, с подбором их оптимальной внутренней структуры, а для сетей типа карты Кохонена – количества нейронов в скрытом слое. Показано, что процесс оптимизации нейронных сетей заключается в итерационном определении некоторых параметров, обеспечивающих экстремум функции качества, которая, как правило, не имеет свойства непрерывности и гладкости. Поэтому существенным недостатком такого подхода является невозможность обеспечения гарантий оптимальности применяемых методов и алгоритмов. Соответственно, в статье разработан пошаговый алгоритм конструирования карт Кохонена, предназначенных для решения задачи классификации динамических экономических систем в соответствии с выбранным критерием. В работе впервые предложено использование рангового коэффициента конкордации в качестве критерия оптимальности при построении ней- ронной сети-классификатора, который характеризует степень согласованности в наборе входных переменных. Экспериментально протестирован пошаговый алгоритм оптимизации топологии карты Кохонена согласно выбранному критерию, разбивающий в результате исходную выборку на шесть групп. В соответствии со значениями коэффициента конкордации реакция ключевых макроэкономических индикаторов внутри полученных кластеров характеризуется высоким уровнем сходства.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/22894
ISSN: 2306-3289
Розташовується у колекціях:№ 6
Кафедра економіко-математичного моделювання

Файли цього матеріалу:

Файл Опис РозмірФормат
142-157.pdf971,34 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

 

Програмне забезпечення DSpace Авторські права © 2002-2005 Массачусетський технологічний інститут та Х’юлет Пакард - Зворотний зв’язок