Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2018. № 3(23). C. 180-183. ISSN 2079-6641
DOI: 10.18454/2079-6641-2018-23-3-180-183
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
УДК 519.7
ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИЧЕСКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ К ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ
Р. А. Жилов
Институт прикладной математики и автоматизации – филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр «Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук» (ИПМА КБНЦ РАН) , 360000, г. Нальчик, ул. Шортанова, 89А
E-mail: zhilov91@gmail.com
Решение задачи классификации становится все более актуальным в связи с развитием технологии и разрастанием обрабатываемых объемов данных. Использование нейронных сетей обязательны при решении задач классификации, т.к. нейронные сети обладают способностью выявления значимых признаков и скрытых закономерностей. Преимуществами логической нейронной сети являются: более высокая точность классификации, большая скорость обучения и переобучения.
Ключевые слова: логические нейронные сети, обучение, классификация данных, алгоритм трассировки.
© Жилов Р. А., 2018
THEORETICAL AND APPLIED INFORMATICS
MSC 68T30
APPLICATION OF A LOGICAL NEURAL NETWORK TO THE CLASSIFICATION PROBLEM
R. A. Zhilov
Institute of Applied Mathematics and Automation of Kabardin-Balkar Scientific Centre of RAS ( IAMA KBSC RAS), 360000, Nalchik, Shortanova st., 89A
E-mail: zhilov91@gmail.com
The solution of the classification problem is becoming more urgent due to the development of technology and the growth of the processed data volumes. The use of neural networks is mandatory when solving classification problems, because Neural networks have the ability to identify significant features and hidden patterns. The advantages of a logical neural network are: higher classification accuracy, higher learning and retraining.
Key words: logical neural networks, training, data classification, trace algorithm.
© Zhilov R. A., 2018
Список литературы
- Димитриченко Д. П., “Применение переменнозначных логических функций и нейронных сетей в системах принятия решений”, Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки., 4-1(16) (2016), 93–100. [Dimitrichenko D. P., “Primenenie peremennoznachnyh logicheskih funkcij i nejronnyh setej v sistemah prinyatiya reshenij”, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki., 4-1(16) (2016), 93–100].
- Солдатова О. П., Лёзин И. А., “Решение задачи классификации с использованием нейронных нечетких продукционных сетей на основе модели вывода Мамдани – Заде”, Вестник Самарского гос. тех. Университета. Физ.-мат науки., 2(35) (2014), 136– 148. [Soldatova O. P., Lyozin I. A., “Reshenie zadachi klassifikacii s ispol’zovaniem nejronnyh nechetkih produkcionnyh setej na osnove modeli vyvoda Mamdani – Zade”, Vestnik Samarskogo gos. tekh. Universiteta. Fiz.-mat nauki., 2(35) (2014), 136–148].
- Барский А.Б., Логические нейронные сети, ИНТУИТ: БИНОМ, М., 2007, 352 с. [Barskij A.B., Logicheskie nejronnye seti, INTUIT: BINOM, M., 2007, 352 pp.]
Список литературы (ГОСТ)
- Димитриченко Д. П.Применение переменнозначных логических функций и нейронных сетей в системах принятия решений // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2016. №4-1(16). С. 93–100.
- Солдатова О. П., Лёзин И. А. Решение задачи классификации с использованием нейронных нечетких продукционных сетей на основе модели вывода Мамдани – Заде // Вестник Самарского гос. тех. Университета. Физ.-мат науки. 2014. №2(35). С. 136–148.
- Барский А.Б. Логические нейронные сети. М.: БИНОМ, 2007. 352 c.
Для цитирования: Жилов Р. А. Применение логической нейронной сети к задаче классификации // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2018. № 3(23). C. 180-183. DOI: 10.18454/2079-6641-2018-23-3-180-183.
For citation: Zhilov R. A. Application of a logical neural network to the classification problem, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki. 2018, 23: 3, 180-183. DOI: 10.18454/2079-6641-2018-23-3-180-183.
Поступила в редакцию / Original article submitted: 08.06.2018
Жилов Руслан Альбердович – стажер-исследователь отдела Нейроинформатики и машинного обучения, Институт прикладной математики и автоматизации, Кабардино-Балкарская Республика, г. Нальчик, Россия.
Zhilov Ruslan Alberdovich – Trainee Researcher Department of Neural Networks and Machine Learning, Institute of Applied Mathematics and Automation, Kabardino-Balkar Republic, Nalchik, Russia.
Скачать статью Жилова Р.А.