Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

We developed a method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems. A distinctive feature of the proposed method consists in training not only the synaptic weights of an artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. In case of impossibility to ensure a given quality of functioning of artificial neural networks by training the parameters of an artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the device and taking into account the type and amount of information coming to the input of the artificial neural network. Another distinctive feature of the developed method is that no preliminary calculation data are required to calculate the input data. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, while making unambiguous decisions. According to the results of the study, this training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate training errors. This method will allow training artificial neural networks by training the parameters and architecture, determining effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures to improve the efficiency of training artificial neural networks, increasing the efficiency of information processing in artificial neural networks.Разработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики состоит в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. При невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления входных данных не требуются предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетяй для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности принимаемых решений. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10‒18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает погрешностей в ходе обучения. Указанная методика позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры, определить эффективные меры по повышению эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Использование указанной методики позволит снизить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається із врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та із врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення вхідних даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більш високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує похибок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Development of a Methodology for Training Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural network