- Autor
- Kozioł Julian (Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza)
- Tytuł
- Zastosowanie sieci neuronowych do pozyskiwania wiedzy dla systemów doradczo-decyzyjnych
- Źródło
- Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 1999, nr 815, s. 70-80, rys., tab., bibliogr. 4 poz.
- Tytuł własny numeru
- Pozyskiwanie wiedzy z baz danych
- Słowa kluczowe
- Sieci neuronowe, Generowanie wiedzy, Materiały konferencyjne
Neural networks, Knowledge generating, Conference materials - Abstrakt
- 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) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Bibliografia
-
- 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.
- Cytowane przez
- ISSN
- 0324-8445
- Język
- pol
