Исследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети при решении задачи идентификации плотности распределения вероятностей

Abstract

В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система идентификации плотности распределения вероятностей гипер радиально-базисной нейронной сетью. Целью данной работы является исследование применения гипер радиально-базисной нейронной сети для решения задачи идентификации плотности распределения вероятностей. В рамках работы проведен анализ предметной области и различных методов, которые применяются в задачах идентификации, произведено обоснование выбора модели сети. В данной системе реализована возможность работы с выборками данных: генерация по заданному закону распределения, сохранение и загрузка данных из файлов. Обучение сети производится с помощью метода обратного распространения ошибки и вероятностного алгоритма с применением различных модификаций алгоритмов определения нейронапобедителя WTA (Winner Take All). Выбор начальных параметров сети производится с помощью случайной инициализации. С помощью обученной сети реализован процесс идентификации плотности распределения вероятностей