11-amaliy ish. Neyr tarmoqlardan foydalanish texnik qurilmalarni diagnostikasi

AQSh va Fransiyadagi prezidentlik saylovlariga oid oʻquv namunalari toʻplami

Ariza beruvchilar
	xbitta	x2	x3	xto'rtta	x5	d
A. Gor	52	3	bitta	3	2	0
B. Goldwater	58	to'rtta	bitta	2	2	0
B. Klinton	46	2	bitta	2	2	bitta
V. Jiskard	55	2	bitta	2	2	0
D. Vashington	57	bitta	bitta	0	bitta	bitta
D. Adams	62	3	bitta	bitta	2	bitta
D. Bush Jr.	54	to'rtta	bitta	2	to'rtta	bitta
D. Bush St.	64	to'rtta	bitta	bitta	to'rtta	bitta
D. Buchanan	66	to'rtta	0	0	2	bitta
D. Dole	73	2	0	0	bitta	0
D.K. Adams	58	3	bitta	2	2	bitta
D. Kerri	61	to'rtta	bitta	2	2	0
D. Madison	58	to'rtta	bitta	0	2	bitta
D. Monro	49	bitta	bitta	2	bitta	bitta
D. Teyler	51	3	bitta	o'n besh	2	bitta
D. Ford	61	2	bitta	2	bitta	bitta
J. M. Le Pen	74	bitta	bitta	3	3	0
J. Shirak	63	2	bitta	2	2	bitta
L. Jospin	58	2	bitta	0	2	0
R. Reygan	70	2	bitta	2	2	bitta
T. Jefferson	58	to'rtta	bitta	bitta	2	bitta
V. Mondeyl	56	2	bitta	3	2	0
F. Mitteran	75	2	0	bitta	3	bitta
F. Pirs	49	to'rtta	bitta	0	2	bitta
C. de Goll	68	3	bitta	3	bitta	bitta

2008 yil uchun Rossiyada prezidentlik saylovlari prognozi (3-jadvalning oxirgi ustuniga qarang).
4-rasmda bu bashoratlar gistogramma sifatida keltirilgan. Agar prognoz natijasida olingan ko'rsatkichlar ariza beruvchilarning qiyosiy reytingi sifatida ko'rib chiqilsa, neyron tarmoq Rossiya prezidenti bo'lish uchun eng katta imkoniyatlarni bergan degan xulosaga kelishimiz mumkin.
D. A. Medvedev, eng kichigi esa Yu. P. Trutnevga. Qolganlarning reytingi
2-jadval
Prezidentlik saylovlari misollari to'plamini sinab ko'rish

Ariza beruvchilar
	xbitta	x2	x3	xto'rtta	x5	d	y
J. Kennedi	44	to'rtta	bitta	2	2	bitta	0,82
A. Linkoln	52	bitta	bitta	to'rtta	bitta	bitta	0,93
M. Dukakis	56	2	bitta	2	2	0	0, 00
J. MakGovern	59	2	bitta	0	2	0	0, 11
D. Eyzenxauer	63	2	bitta	2	bitta	bitta	1, 04

3-jadval
Rossiya prezidentligiga da'vogarlarning shaxsiy xususiyatlari va 2008 yilgi saylov natijalari prognozi

Mumkin arizachilar
	xbitta	x2	x3	xto'rtta	x5	y
S. B. Ivanov	55	2	bitta	2	bitta	0,91
D.A.Medvedev	42	2	bitta	bitta	3	1, 59
B. V. Grizlov	58	2	bitta	2	to'rtta	1, 01
G. A. Zyuganov	64	bitta	bitta	2	2	1, 04
V. V. Jirinovskiy	62	bitta	bitta	3	2	0,79
D. O. Rogozin	45	3	bitta	bitta	2	1, 14
Yu.P.Trutnev	52	2	bitta	2	2	0, 13

nyh abituriyentlar, oraliq o'rinni egallaydi, bir-biridan bir oz farq qiladi.
Yana bir bor ta'kidlab o'tamizki, bu prognoz 2007 yil boshida, ya'ni 2008 yilda bo'lib o'tgan Rossiyada bo'lib o'tgan prezidentlik saylovlariga bir yildan ko'proq vaqt qolganida bu bashorat qilingan va kitobda [71] e'lon qilingan. O'sha paytdagi siyosiy vaziyat. Umuman olganda, universitet o'qituvchisi, siyosiy va jamoat arbobi Dmitriy Medvedev haqida juda kam odam eshitgan. Shu sababli, neyron tarmoqlarni prognozlash ma'lumotlari e'lon qilingan bo'lsa-da, ammo bu prognozni "jiddiy qabul qilmaslik kerak" degan izohlar bilan, chunki "prognoz frantsuzlar, amerikaliklar va ruslarning saylovoldi mentalitetlari bir-biriga to'g'ri keladi, degan taxmin asosida qilingan, bu esa, aftidan. , haqiqat emas. Prezidentlikka nomzodlar Rossiyada emas, Amerika yoki Fransiyada bunday reytingga ega bo‘lardi”.

Rasm. to'rtta.2007 yil boshida Perm universitetlari talabalari tomonidan tuzilgan 2008 yil uchun Rossiyada prezidentlik saylovlari prognozi [71]
bitta- D. A. Medvedev; 2 - D. O. Rogozin; 3 - G. A. Zyuganov; 4 - B.V.Gryzlov; 5 - S. B. Ivanov; 6 - V. V. Jirinovskiy; 7 - Yu. P. Trutnev
Keyinchalik D. A. Medvedev 2008 yilgi saylovlarda haqiqatan ham g'alaba qozondi va Rossiya prezidenti bo'ldi. Ko'rib turganingizdek, biz neyron tarmoqlarni prognozlash natijalariga shubha bilan qaradik. Neyron tarmog'i to'g'ri edi. Perm universitetlari talabalari tomonidan tuzilgan prezidentlik saylovlari natijalarining prognozi tasdiqlandi, buni neyron tarmog'ini matematik modellashtirishga asoslangan ma'lumotlarni yig'ish usulining jiddiy muvaffaqiyati deb hisoblash mumkin.
Neyron tarmoqlarni modellashtirish usullari nafaqat kelajakdagi voqealarni bashorat qilish, balki ularni o'rganish, ular ustida virtual tajribalar o'tkazish imkonini beradi. O'qitilgan neyron tarmoqning kirish parametrlarini o'zgartirish va hisob-kitoblarni amalga oshirish orqali siz siyosiy strateglarni qiziqtirgan ko'plab savollarga javob olishingiz mumkin. Masalan, siyosiy arbobning yoshini o‘zgartirish va neyron tarmog‘i yordamida hisob-kitoblarni amalga oshirish orqali uning reytingi vaqt o‘tishi bilan qanday o‘zgarishini kuzatish, uning saylovchilar orasida mashhurligi cho‘qqilarini aniqlash va nafaqaga chiqishi uchun eng qulay vaqtni tanlash mumkin. Shunday qilib, 2008 va 2010 yillarda nashr etilgan [82] va [89] asarlarida, prezident D. A. Medvedev mashhurlik cho'qqisida bo'lganida, neyron tarmoqlari uning reytingi pasayishini bashorat qilgan (5.6-rasm, a), boshqa siyosat esa. - V.V.
Neyron tarmoq modelining maqsadli tadqiqotlarini o‘tkazish orqali siyosiy arbobning reytingini o‘zgartirish bo‘yicha tavsiyalar ishlab chiqish mumkin. 5.7-rasmda turli xil mumkin bo'lgan o'zgarishlarni modellashtirish natijalari ko'rsatilgan

Guruch. 5.6.D. A. Medvedev (a) va V. V. Jirinovskiy (b) reytingining ularning yoshiga bog'liqligi. Prognoz 2008 yilda [82], Prezident D.A.Medvedev mashhurlik cho'qqisida bo'lganida e'lon qilingan.
taniqli siyosiy arbob, 2004 yilgi saylovlarda Rossiya prezidentligiga nomzod Irina Xakamadaning shaxsiy va siyosiy hayotida.
Rasmdagi gistogrammadan ko'rinib turibdiki. 5.7 ga ko'ra, saylovda qayta ishtirok etish "Yo'llab" ovoz berganlar sonini 8,4% (2) gacha oshiradi (asl 3,5% (1) ga qarshi), lekin mamlakat prezidenti bo'lishga uchinchi urinish, aksincha, ovozlar sonining 1,7% gacha kamayishiga olib keladi (3). Partiyani "hukmron" partiyaga o'zgartirish uning imkoniyatlarining nolga tushishiga olib keladi (4). Agar Irina Xakamada o'z faoliyatini iqtisoddan sport yoki madaniyatga o'zgartirsa, uning reytingi 8,5% ovozga ko'tariladi (5). Agar u harbiy kasbni tanlasa, bu unga 17,5% ovoz (6) olib keladi va agar u mamlakat prezidentining vorisi bo'lsa, saylovchilarning 67,4 foizi unga ovoz beradi (6). Agar u ajrashsa, uning saylovda g'alaba qozonish imkoniyati nolga tushadi (8). Agar u jinsini o'zgartirsa, uning reytingi 5,5% ovozga ko'tariladi (9). Agar uning boshqa farzandi bo'lsa, reyting 9,6% ovozga ko'tariladi (10). Ikki farzandi bo'lsa, keyin reyting 16,5% (11) ga, agar uchta bo'lsa, 24,1% gacha (12) oshadi. Agar I. M. Xakamada o'z mashhurligini tubdan oshirishga muvaffaq bo'lsa, u rossiyalik saylovchilarning 47,8% ovozini olish imkoniyatiga ega (13).
Xulosa qilib shuni ta'kidlaymizki, prezidentlik saylovlarini bashorat qilishdan tashqari, neyron tarmog'ining matematik modellari har qanday turdagi ovoz berish natijalarini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin, masalan, universitet rektori saylovi, viloyatlar va hududlarning qonunchilik yig'ilishlariga saylovlar. , Rossiya Fanlar akademiyasi akademiklariga va boshqalar. Ulardan istiqbolli nomzodlarni aniqlash, shuningdek, ularning reytinglarini o‘zgartirish bo‘yicha tavsiyalar ishlab chiqish uchun foydalanish mumkin.
Shunday qilib, neyron tarmog'ini modellashtirishga asoslangan ma'lumotlarni qidirish usulini qo'llash bunday murakkab siyosiy hodisaning qonuniyatlarini aniqlash va tahlil qilish imkonini beradi.

Rasm. 6.I. M. Xakamadaning shaxsiy va siyosiy hayotidagi mumkin bo'lgan o'zgarishlarning uning reytingiga ta'sirini modellashtirish natijalari
bitta- boshlang'ich holati; 2 - saylovda ikkinchi marta qatnashish; 3 - uchinchi marta saylovda qatnashish; 4 - partiyani "ajrim"ga o'zgartirish; 5 - faoliyatni sport yoki madaniyatga o'zgartirish; 6 - faoliyatni harbiy qismga o'zgartirish; 7 - prezidentning vorisi bo'lish; 8 - ajralish; 9 - jinsni erkakka o'zgartirish;
o'n- boshqa farzand ko'rish; 11 - yana ikkita farzandi bor; 12 - yana uchta farzandi bor; 13 - mashhurligingizni tubdan oshiring
prezidentlik saylovlari. Bundan tashqari, neyron tarmog'ining matematik modellari nafaqat kelajakdagi voqealarni - nomzodlarning g'alabalari yoki mag'lubiyatlarini passiv bashorat qilish uchun mo'ljallangan. Ushbu naqshlarni o'rganish va naqshlarni aniqlash orqali kelajakdagi voqealarga qanday ta'sir qilishni, ularning rivojlanish traektoriyasini to'g'ri yo'nalishga aylantirishni va maqsadlariga erishish uchun qulay vaziyatni yaratishni o'rganish mumkin.