• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Глухих, Дмитрий Игоревич. Исследование нейросетевой модели для оценки схожести ситуаций в системе поддержки принятия решений на основе метода CBR / Д. И. Глухих. - Текст (визуальный) : непосредственный // Новые информационные технологии в нефтегазовой отрасли и образовании : материалы XI Международной научно-практической конференции-конкурса / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тюменский индустриальный университет. - Тюмень : ТИУ, 2024. - С. 42-46. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-9961-3286-7.
    (Шифр в БД Д11-24/26099)
    ГРНТИ УДК
    28.23.13004.82
    28.23.37004.032.26-047.58

    Рубрики:
    Представление знаний
    Нейронные сети -- Моделирование

    Кл.слова (ненормированные): нейросеть -- машинное обучение -- программная апробация -- симилирити-функция -- вывод решений на основе прецедентов
    Аннотация: В статье рассматривается задача оценки схожести ситуаций, возникающая в методе рассуждения на основе прецедентов (Case-based reasoning - CBR). Для оценки подобия ситуаций между собой важным становится не их принадлежность к одному или другому классу, а некоторая специальная функция схожести, значение которой и будет показывать схожесть ситуаций между собой. В случае рассматриваемых сложных технологических объектов возникает ряд трудностей. Чем более разнообразны параметры объекта и чем больше их количество, тем более сложной становится метрика схожести. В качестве решения ряда проблем в работе рассматривается применение нейронных сетей. В исследовании представлена архитектура нейросетевой модели для оценки схожести ситуаций на основе сиамской сети. Ситуация на сложном объекте определяется через совокупность состояний его элементов. Проведенные эксперименты показали, что в условиях малого объема обучающей выборки модель показывает высокую точность при оценке похожести ситуаций на проверочных данных. Модель способна осуществлять не только правильный отбор схожей ситуации, но и реализовывать ранжирование лучших вариантов (ситуаций и решений), что соответствует практике человеко-машинного принятия решений.
    Доп. точки доступа:
    Тюменский индустриальный университет

    Экз-ры полностью Д11-24/26099
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ХРЦ (1), ФО25 (1)
    Свободны: ХРЦ (1), ФО25 (1)



    Заказ фрагмента документа ₽