Наши проекты:
Журнал · Discuz!ML · Wiki · DRKB · Помощь проекту |
||
ПРАВИЛА | FAQ | Помощь | Поиск | Участники | Календарь | Избранное | RSS |
[3.14.6.194] |
|
Сообщ.
#1
,
|
|
|
Собственно задача такая. входные данные - набор векторов. Над ними нужно произвести операцию многоуровневой кластеризации с помощью искусственной нейронной сети Кохонена.
То есть на первом этапе мы разделяем все пространство векторов на N кластеров, дальше каждый отдельный кластер разделяем на M и так далее. Желательно осуществить решение задачи оптимального количества кластеров на каждом уровне. При этом должен осуществляться поиск и добавление новых элементов. При подаче на вход определенного вектора, нейронная сеть должна находить кластер, в котором находятся аналогичные векторы. Для локализации поиска. язык - C++ два основных этапа. 1. Многоуровневая кластеризация, в итоге - иерархия (дерево) сетей 2. Классификация с использованием созданного дерева Плюс дополнительно модификация дерева и сетей, связанная с добавлением/удалением эталонных векторов (образов). Обучающие (эталонные) вектора вместе с идентификатором проще всего хранить в текстовом файле (или файлах), поскольку построение дерева выполняется однократно. также стоит вопрос хранения структуры дерева классификации и весов нейронов всех сетей. |