PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
1999 | nr 815 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych | 70--80
Tytuł artykułu

Zastosowanie sieci neuronowych do pozyskiwania wiedzy dla systemów doradczo-decyzyjnych

Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W pracy opisano metodę pozyskiwania wiedzy w postaci drzew decyzyjnych oraz reguł składniowych, przydatnych do wykorzystania w systemach doradczych, bazującą na analizie stanu sieci neuronowej, uczonej w sposób nadzorowany podejmowania binarnych decyzji ekonomicznych. Użyte do badań sieci neuronowe trenowano na modelowym przykładzie zbioru Kredyt, w którym dokonano transformacji atrybutów symbolicznych do postaci numerycznej. Analizę stanu nauczonych sieci wspomagano zastosowaniem metod wizualizacji wartości sygnałów wyjściowych i współczynników wagowych jednostek przetwarzających. Przedstawione graficznie wartości sygnałów wyjściowych warstwy ukrytej (w sieciach dwuwarstwowych) określają jakość klasyfikacji poszczególnych przypadków na podstawie obserwacji liczby i stopnia rozdzielenia skupień reprezentujących wyróżnione przez sieć klasy badanych przykładów. Analiza wartości współczynników wagowych neuronu wyjściowego w sieci jednowarstwowej, odpowiadających poszczególnym sygnałom wyjściowym, pozwala na ustalenie rodzaju i wielkości wpływu poszczególnych atrybutów na podjętą decyzję. Takie uporządkowanie atrybutów, umożliwia sformalizowanie ustalonych korelacji przyczynowo-skutkowych w postaci drzew decyzyjnych lub reguł składniowych, wyjaśniających sposób podejmowania przez sieć decyzji.
Przedstawioną metodykę poszukiwania korelacji ekonomicznych zastosowano do analizy zbioru Credit Approval. W wyniku przeprowadzonych badań uzyskano drzewo decyzji opisujące głównie jakościowy wpływ poszczególnych atrybutów na decyzję o udzieleniu lub odmowie kredytu. Uściślenie opracowanego drzewa do postaci pozwalającej na wyczerpującą klasyfikację przykładów badanego zbioru wymaga bardziej złożonej niż w modelowym przypadku analizy wartości uzyskanych współczynników wagowych, co będzie przedmiotem dalszych badań. (fragment tekstu)
Twórcy
  • Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza
Bibliografia
  • Perry W.G.: What is Neural Network Software, "Journal of System Management", September 1994.
  • Medsker L., Liebowitz J.: Design and Development of Expert Systems and Neural Networks. Macmillan Publishing Co., New York 1994.
  • Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Warszawa: WNT 1996.
  • Gallant S.I.: Neural Network Learning and Expert Systems. A Bradford Book, The MIT Press, Cambridge 1993.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171188643

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.