hrvatski

Optimiranje strukture neuronske mreže s radijalnim baznim funkcijama primjenom algoritma roja čestica

U ovom radu je izrađena programska podrška za neuronsku mrežu s radijalnim baznim funkcijama (RBF mrežu) učenu klasičnom metodom učenja u jednom koraku. Model je proširen osnovnim algoritmom optimizacije rojem čestica (PSO), te s tri njegove modifikacije: unifikacijskim algoritmom optimizacije rojem čestica (UPSO), algoritmom optimizacije rojem čestica s osiguranom konvergencijom (GCPSO), te metodom suprotnih vrijednosti uz korištenje Cauchyevog mutacijskog operatora (OPSO Cauchy). Algoritmi su primijenjeni u optimizaciji vrijednosti elemenata glavne dijagonale kovarijantnih matrica vezanih uz neurone skrivenog sloja RBF mreže. Usporedba svih varijanti algoritama izvršena je testiranjem mreže sa tri klasifikacijska problema: „Krug u kvadratu“, Iris setu podataka, te na određivanju stupnja istrošenosti alata kod bušenja kompozita. Funkcija cilja korištena kod optimizacije bila je postotak uspješno klasificiranih uzoraka iz seta za testiranje.

strojno učenje, neuronska mreža, radijalna bazna funkcija, optimizacija rojem čestica, klasifikacija

nije evidentirano