CC BY
11Решетневские чтения
УДК 519.68
Д. В. Малухин
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
ПРИМЕНЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОДХОДА ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ КАРТ КОХОНЕНА
Предложен способ формирования самоорганизующихся карт Кохонена (СКК) при помощи генетического алгоритма (ГА). В качестве задачи оптимизации рассматривается задача выбора формы ячеек, а также размеров СКК.
Нейронные сети, называемые СКК, представляют собой одну из разновидностей искусственных нейронных сетей, принципиальное отличие которой заключается в том, что такие сети используют неконтролируемое обучение - когда сеть подстраивается не под эталонное значение выхода, а под закономерности во входных данных. СКК могут использоваться для решения разнообразных задач, таких как кластеризация, прогнозирование, поиск закономерностей в больших массивах данных, выявление наборов независимых признаков, сжатие информации.
При проектировании СКК для решения конкретной задачи аналитик сталкивается с проблемой выбора эффективной структуры слоя Кохо-нена, которая характеризуется такими параметрами, как размеры карты и форма ячеек. Автоматизация процесса формирования СКК предполагает в общем случае решение сложных оптимизационных задач, для решения которых хорошо подходят ГА [1]. Однако применение данного подхода к формированию СКК требует адаптации стандартного ГА под решаемую задачу: необходимо предложить подходящую для применения генетических операторов форму представления структур
слоя Кохонена, а также разработать алгоритм вычисления функции пригодности для оценки качества таких структур в ходе эволюционного поиска.
На предварительном этапе данной работы проводились вычислительные эксперименты по исследованию влияния параметров стандартного ГА на результаты эволюционного поиска. Сначала выполнялся перебор среди наиболее актуальных параметров настроек ГА, затем был произведен поиск эффективного набора настроек для алгоритма, настроенного в соответствии с параметрами, полученными на первом этапе. Настройка ГА выполнялась с использованием набора стандартных тестовых функций, кардинально различающихся зонами экстремумов, исходя из чего можно сделать предположение, что полученные настройки ГА окажутся универсальными для различных классов задач.
Библиографический список
1. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутков-ская ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. М. : Горячая линия : Телеком, 2006.
D. V. Malukhin
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
THE APPLICATION OF DEVELOPMENTAL APPROACH FOR CREATION OF KOHONEN'S SELF-OPTIMISING MAPS
The method of creation of the self-organizing maps (SOM) using genetic algorithm is suggested. The problem of cells forming and SOM size selection is considered as optimization problem.
© Малухин Д. В., 2009
