Page 10 - О.В. Рогозин - ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРОЕКТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО АДАПТИВНОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА

ЕСЛИ Совокупные затраты Высокие, ТО Эффективность проекта
Низкая;
2)
выражающие взаимосвязь некоторых показателей, например,
ЕСЛИ Совокупные затраты Высокие И Вероятность коммерческого
успеха Высокая, ТО Эффективность проекта Средняя.
В качестве обучающей выборки использованы данные, приведен-
ные в таблице.
Эффективность алгоритмов обучения можно оценить с помощью
уравнения:
q
=
N
X
i
=0
K
X
j
=0
e
ij
N
,
где
N
число итераций обучения;
K
число векторов обучающей
выборки; — ошибка на каждом шаге.
При вычислении значения
q
учитывается как форма графика функ-
ции ошибки, так и значение ошибки на конец обучения. Чем меньше
величина
q
,
тем эффективнее обучение. Поэтому в качестве критерия
эффективности удобно использовать обратную величину:
Q
=
1
q
N
N
X
i
=0
K
X
j
=0
e
ij
,
На графиках изменения суммарной погрешности для различных
сетей (рис. 5, 6) по оси
e
отложена суммарная погрешность по всем
элементам обучающей выборки, по оси
N
номер итерации.
На графиках видно, что уменьшение шага коррекции ведет к сгла-
живанию локальных максимумов. В начале обучения, когда шаг кор-
рекции еще велик, наблюдается кратковременный рост ошибки, но
затем она уменьшается. При этом скорость обучения снижается незна-
чительно в отличие от варианта, когда шаг коррекции мал изначально.
Заключение.
Проведенные исследования показывают резкие скач-
ки функции погрешности, что обусловлено функцией вычисления цен-
тра, значение которой может существенно изменяться даже при не-
значительном изменении входа, если функция несимметрична. Таким
образом можно “перескочить” минимум функции погрешности. Дан-
ную проблему решают путем уменьшения шага коррекции, но при
этом существенно увеличивается время обучения. Поэтому часто в
начале обучения берут достаточно большой шаг коррекции, и по ме-
ре приближения ошибки к нулю шаг уменьшают. При использовании
операции “минимум” корректируют только веса тех нейронов, кото-
рые дают минимальные значения на входе нейронов-правил. С одной
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
35