ТАБЛИЧНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ РАДИАЛЬНЫХ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБРАЗЦОВ

Аннотация

В работе представлена разработка и исследование нового конструктивного алгоритма построения моделей для классификации образцов с использованием искусственной нейронной сети с радиальными базисными функциями в среде табличного процессора Microsoft Excel без программирования на VBA. Предложенный алгоритм может быть рассмотрен как наиболее эффективный способ решения задач классификации с использованием искусственных нейронных сетей, поскольку построенная таким образом модель легко расширяется и модифицируется, что способствует применению ее для решения множества однотипных задач. Создание табличных моделей посредством предложенного алгоритма существенно расширяет возможности электронных таблиц, как простой и эффективной среды моделирования и визуализации данных. Приводятся разработанная табличная модель искусственной нейронной сети с радиальными базисными функциями, а также общие рекомендации по ее расширению, модификации и применению в задачах классификации. Показаны результаты классификации RBF-сетью неизвестных образцов на базе набора учебных вектор-образцов. К достоинствам представленной в статье табличной модели можно отнести ее исключительную наглядность, что может быть эффективно использовано в учебном процессе с целью изучения особенностей алгоритмов работы нейронных сетей. Разработанная технология табличного моделирования алгоритмов классификации образцов представляет наибольший интерес для учебных целей, обеспечивая обучающимся неограниченный доступ к структурам данных и алгоритмам их обработки, а также наглядно отображая в динамическом режиме промежуточные и выходные результаты моделирования. Предложенный алгоритм построения моделей может быть также интересен специалистам в предметной области, не владеющим языками программирования.