Солодовников владимир Игоревич Использование методов принятия решения при проектировании нейросетевых структур обработки данных

-17-
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертационной работе получены следующие основные результаты:
1. Проведен анализ существующих систем и методов «интеллектуальной»
обработки данных и обосновано использование нейросетевого подхода в качестве
инструментария для решения задач Data Mining. Сформированы критерии
применимости нейронных сетей. Проведен анализ зависимостей архитектуры сети,
количества слоев и нейронов в каждом слое от исходных данных. Определено, что
основной сложностью применения нейросетевого подхода является проблема выбора
оптимальной топологии и объема сети, которые бы наилучшим образом
удовлетворяли решаемой задаче на имеющихся исходных данных. Это обусловило
использование методов принятия решений для автоматизированного проектирования
нейросетевых структур обработки и анализа данных.
2. Разработаны модифицированные деревья решений и операции над ними для
применения в качестве инструментария в подсистеме поддержки принятия решений
при выборе и автоматизированном проектировании нейросетей. Такая структура
деревьев решения ориентирована на модели нейронных сетей с частью
характеристик, известных заранее, некоторые значения параметров могут
формироваться автоматически, осуществляя запросы к базе данных, другие вводятся
в процессе взаимодействия с пользователем, причем это взаимодействие зависит от
вида сети. Для проверки используемого подхода было рассмотрено использование
таких характерных нейросетевых парадигм как: многослойный персептрон, RBF-сеть,
метод динамических ядер и самоорганизующаяся карта Кохонена.
3. Разработаны алгоритмы формирования правил, прямого и обратного вывода
для модифицированных деревьев решения, а также алгоритм представления деревьев
решения в виде фактов семантической сети.
4. Разработаны информационная модель нейронной сети для хранения в базе
данных и объектно-ориентированная модель, представляющая собой иерархию
классов, для программной реализации, что позволяет осуществлять ее гибкое и
эффективное конструирование. На основании разработанных моделей рассмотрены
принципы формирования нейросетей, определена структура базы данных приложения
для хранения, как шаблонов, так и уже построенных нейросетей, деревьев решений и
семантических сетей, а также результатов их использования.
5. Разработано и реализовано приложение, осуществляющее автоматизированное
проектирование нейросетевых структур обработки данных в зависимости от
информации, хранящейся в базе данных, и требований предъявляемых пользователем.
6. Результаты диссертационной работы используются в Центре информационных
технологий в проектировании РАН в рамках Программы фундаментальных научных
исследований ОИТВС РАН «Фундаментальные основы информационных технологий
и систем» и были отражены в сводном отчете РАН за 2003 год в томе 2 «Основные
результаты в области естественных, технических, гуманитарных и общественных
наук», а также в учебном процессе кафедры ИТАС МИЭМ при изучении дисциплин
«Базы данных», «Методы принятия решений», «Интеллектуальные подсистемы
САПР».

---

-18-
Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:
1. Солодовников В.И., Солодовников И.В. Модель деревьев решений, использующая
логику предикатов // Новые информационные технологии: материалы седьмого
научно-практического семинара. -МИЭМ. М., 2004. - сс.43-47.
2. Солодовников В.И. Нейронные сети как средство извлечения и анализа
информации баз данных. // Научно-техническая конференция студентов,
аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М. ~:МИЭМ,
2003.-c.176.
3. Солодовников В.И. Использование нейросетевых моделей для извлечения и
анализа информации баз данных. // Новые информационные технологии:
материалы шестого научно-практического семинара. - МИЭМ. М., 2003. - сс.3-7.
4. Давыдов СВ., Солодовников В.И. Подсистема имитационного моделирования
локальных вычислительных сетей и инженерные основы ее реализации. // Новые
информационные технологии: материалы шестого научно-практического
семинара. - МЙЭМ. М., 2003. - ее. 104-113.
5. Зародов А.Ф., Солодовников В.И., Солодовников И.В., Шрамков И.Г.
Использование нейросетевой модели тестирования для прогнозирования
поведения технических систем. // Информационные технологии в проектировании,
производстве и образовании. Сборник трудов Российской научно-технической
конференции. Ковров: КГТА, 2002. - сс.7-8.
6. Солодовников В.И. Использование графовых моделей принятия решений для
разработки ВС. // Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и
молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М. ~:МИЭМ, 2002. - с. 188.
7. Солодовников В.И., Солодовников И.В. Разработка ВС с использованием
графовых моделей принятия решений. // Новые информационные технологии:
материалы пятого научно-практического семинара. - МИЭМ. М., 2002. - сс.63-68.
8. Солодовников ВЛ., Солодовников И.В. Использование баз данных для
построения нейросетевых моделей. // Всероссийская научно-техническая
конференция «Аэрокосмические технологии», г. Реутов, НПО машиностроения,
2002.-СС.256-258.
9. Солодовников В.И. Построение OLAP систем для управления транспортными
моделями. // Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых
специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М. ~:МИЭМ, 2001. - ее. 145-146.
10. Солодовников В.И. Подход к разработке подсистемы выбора решений в системе
управления динамическим объектом. // Материалы третьего научно-практического
семинара Новые информационные технологии - М., МИЭМ., 2000. - сс.28-34.
11. Солодовников В.И. Использование нейросетевых моделей в системе управления
динамическим объектом. // Научно-техническая конференция студентов,
аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М. ~:МИЭМ,
2000.-ее. 139-140.

---

Подписано к печати 2004 г.
Отпечатано в типографии МИЭМ. Москва, ул. М. Пионерская, 12
Заказ № .. Объем п.л. Тираж экз.

---