- Author
- Kozioł Julian (Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza)
- Title
- Zastosowanie sieci neuronowych do pozyskiwania wiedzy dla systemów doradczo-decyzyjnych
- Source
- Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 1999, nr 815, s. 70-80, rys., tab., bibliogr. 4 poz.
- Issue title
- Pozyskiwanie wiedzy z baz danych
- Keyword
- Sieci neuronowe, Generowanie wiedzy, Materiały konferencyjne
Neural networks, Knowledge generating, Conference materials - Abstract
- W pracy opisano metodę pozyskiwania wiedzy w postaci drzew decyzyjnych oraz reguł składniowych, przydatnych do wykorzystania w systemach doradczych, bazującą na analizie stanu sieci neuronowej, uczonej w sposób nadzorowany podejmowania binarnych decyzji ekonomicznych. Użyte do badań sieci neuronowe trenowano na modelowym przykładzie zbioru Kredyt, w którym dokonano transformacji atrybutów symbolicznych do postaci numerycznej. Analizę stanu nauczonych sieci wspomagano zastosowaniem metod wizualizacji wartości sygnałów wyjściowych i współczynników wagowych jednostek przetwarzających. Przedstawione graficznie wartości sygnałów wyjściowych warstwy ukrytej (w sieciach dwuwarstwowych) określają jakość klasyfikacji poszczególnych przypadków na podstawie obserwacji liczby i stopnia rozdzielenia skupień reprezentujących wyróżnione przez sieć klasy badanych przykładów. Analiza wartości współczynników wagowych neuronu wyjściowego w sieci jednowarstwowej, odpowiadających poszczególnym sygnałom wyjściowym, pozwala na ustalenie rodzaju i wielkości wpływu poszczególnych atrybutów na podjętą decyzję. Takie uporządkowanie atrybutów, umożliwia sformalizowanie ustalonych korelacji przyczynowo-skutkowych w postaci drzew decyzyjnych lub reguł składniowych, wyjaśniających sposób podejmowania przez sieć decyzji.
Przedstawioną metodykę poszukiwania korelacji ekonomicznych zastosowano do analizy zbioru Credit Approval. W wyniku przeprowadzonych badań uzyskano drzewo decyzji opisujące głównie jakościowy wpływ poszczególnych atrybutów na decyzję o udzieleniu lub odmowie kredytu. Uściślenie opracowanego drzewa do postaci pozwalającej na wyczerpującą klasyfikację przykładów badanego zbioru wymaga bardziej złożonej niż w modelowym przypadku analizy wartości uzyskanych współczynników wagowych, co będzie przedmiotem dalszych badań. (fragment tekstu) - Accessibility
- The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics - Bibliography
-
- Perry W.G.: What is Neural Network Software, "Journal of System Management", September 1994.
- Medsker L., Liebowitz J.: Design and Development of Expert Systems and Neural Networks. Macmillan Publishing Co., New York 1994.
- Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Warszawa: WNT 1996.
- Gallant S.I.: Neural Network Learning and Expert Systems. A Bradford Book, The MIT Press, Cambridge 1993.
- Cited by
- ISSN
- 0324-8445
- Language
- pol
