2. У полносвязной искусственной нейронной сети с числом нейронов 16 и параметром преобразователя 0.1 возможно выработать психологическую интуицию, позволяющую выдавать предсказание взаимоотношений, формализованных в виде результатов социометрического эксперимента, с погрешностью 25-30%.
3. Задача предсказания взаимоотношений может решаться интуитивно - без построения описанной реальности и без сбора информации о социальной истории исследуемых.
4. Созданная программа, представляющая собой нейронную сеть полутораслойной структуры, способна решать задачу восстановления зависимости по обучающей выборке при помощи алгоритма поэтапного исчерпания ошибки наращиванием объема сети.
5. Применение при создании программы выборочной константы Липшица в алгоритме наращивания сети позволило реализовать способ ограничения избыточности числа нейронов и объема сети.
6. Применение концепции объектно-ориентированного программирования позволило разработать гибкий, открытый и легко сопровождаемый нейроимитатор.
Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:
Dorrer M.G. Neural networks instead of psychological measurements // Abstracts of the 3rd International conference «Mathematics, computer, education». Dubna, 1996.
Dorrer M.G., Gorban A.N., Kopytov A.G. Simulation of psychological intuition by means of neural networks // New Concepts to Uncover Higher Brain Functions. The 5th Tohwa university International Symposium. Fukuoka, Japan: Tohwa University, 1995. - p.153.
Dorrer M.G., Gorban A.N., Kopytov A.G. Zenkin V.I. Psychological intuition of neural networks // Proceedings of the WCNN’95 (World Congress on Neural Networks’95, Washington DC, Juli 1995) - pp. 193-196
Dorrer M.G., Gorban A.N., Zenkin V.I. Neural networks in psychology: classical explicit diagnoses // Neuroinformatics and neurocomputers, Proceedings of the 2nd RNNS-IEEE Symposium, Rostov-on-Don, September 1995 - pp 281-284
Gorban A.N., Rossiev D.A., Butakova E.V., Gilev S.E., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Dorrer M.G., Kochenov D.A., Kopytov A.G., Maslennikova E.V., Matyushin G.V., Mirkes Ye.M., Nazarov B.V., Nozdrachev K.G., Savchenko A.A., Smirnova S.V., Shulman V.A., Zenkin V.I. Medical, psychological and physiological applications of MultiNeuron neural simulator // Neuroinformatics and neurocomputers, Proceedings of the 2nd RNNS-IEEE Symposium, Rostov-on-Don, September 1995 - pp 7-14
Gorban A.N., Rossiev D.A., Gilev S.E., Dorrer M.G., Kochenov D.A., Mirkes Ye.M., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Nozdrachev K.G., Matyushin G.V., Shulman V.A., Savchenko A.A. Medical and physiological applications of MultiNeuron neural simulator // Proceedings of the WCNN’95 (World Congress on Neural Networks’95, Washington DC, Juli 1995) - paper № 050
Gorban A.N., Rossiev D.A., Gilev S.E., Dorrer M.G., Kochenov D.A., Mirkes Ye.M., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Nozdrachev K.G., Matyushin G.V., Shulman V.A., Savchenko A.A. «NeuroComp» group: neural network software and its application // Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk Computing Center, Preprint №8. - Krasnoyarsk, 1995 - 38p.
Доррер М.Г. Обработка психологической информации при помощи нейронных сетей. // Проблемы информатизации региона: Материалы второй межрегиональной конференции. Красноярск: КГТУ, 1997. - с.33-43.
Доррер М.Г. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователями. // Проблемы информатизации региона: Труды Третьей Всероссийской конференции (Красноярск, 25-27 ноября 1997 г.). - Красноярск: АО «Диалог-Сибирь», 1997г. -с.143.
Доррер М.Г. Попытка применения нейронных сетей для прогнозирования психологической совместимости в группе. // Нейроинформатика и ее приложения: Программа и тезисы докладов II всероссийского рабочего семинара. - Красноярск: КГТУ, 1994. - с.13.
Доррер М.Г., Горбань А.Н., Копытов А.Г., Зенкин В.И. Психологическая интуиция нейронных сетей // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы III всероссийского рабочего семинара. - Красноярск: КГТУ, 1995. - с.114-127.
1. Amari S. - I. The Brain and Computer // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993. - Nagoya, 1993. - v.1. - p.7-8.
2. Asary K.V., Eswaran C.A. Self-organizing Neural Network for Multidimensional Mapping and Classification of Multiple Valued Data // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993. - Nagoya, 1993. - v.2. - p.2488-2491.
3. Atamanchuk Z.M., Petrov A.A. Some problems of building and learning of neural networks while creating user’s expert systems diagnoses // The RNNS-IEEE Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, Rostov-on-Don, September 1992 - v.2. - pp 1133-1135.
4. Baxt W.G. Complexity, chaos and human physiology: the justification for non-linear neural computational analysis // Cancer Lett. - 1994. - v.77, №2-3. - p.85-93.
5. Becraft W.R. Diagnostic applications of artificial neural networks // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993. - Nagoya, 1993. - v.2. - p.2807-2810.
6. Bedenbaugh P., Gerstein G.L. Rectification of correlation by a sigmoid non-linearity // Biol. Cybern. - 1994. - v.70, №3. - p.219-225.
7. Berrios G.E., Chen E.Y. Recognizing psychiatric symptoms. Relevance to the diagnostic process // Br. J. Psychiatry. - 1993. V.163. - p.308-314.
8. Cohen I.L., Sudhalter V., Landon-Jimenez D. et al. A neural network approach to the classification of autism // J. Autism Dev. Disord. - 1993. - v.23, №3. - p.443-466.
9. Forrest D.V., Flory M.J., Anderson S. Neural network programming // N.Y.State J. Med. - 1991. - v.91, №12. - p.553.
10.Fu H.C., Shann J.J. A fuzzy neural network for knowledge learning // Int. J. Neural Syst. - 1994. - v.5, №1. - p.13-22.
11.Galushkin A.I., Savushkin S.A. Neural Network expert system // The RNNS-IEEE Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, Rostov-on-Don, September 1992 - v.2. - pp 1116-1123.
12.Galushkin A.I., Sudarikov V.A., Shabanov E.V. Neuromathematic: the methods of solving problems on neurocomputers // The RNNS-IEEE Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, Rostov-on-Don, September 1992 - v.2. - pp 1179-1188.
13.Modai I., Stoler M., Inbar-Saban N. et al. Clinical decisions for psychiatric inpatients ant their evaluation by a trained neural network // Methods Inf. Med. - 1993 - v.32, №5. - p.396-399.
14.Sima J., Neruda R. Neural networks as expert systems // Neural Network Worl. - 1992 - v.2, №6. - p.775-783.
15.Sitting D.F., Orr J.A. A parallel implementation of the backward error propagation neural network training algorithm: experiments in event identification // Comput. Biomed Res. - 1992. - v.25, №6. - p.547-561.
16.Аванесов В.С. Тесты в социологическом исследовании. - М., 1982 - 199с.
17.Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. - М.: Статистика, 1974 - с. 240.
18.Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.И., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. - М.: Финансы и статистика, 1989 - с.607
19.Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Статистическое оценивание зависимостей. - М.: Финансы и статистика, 1983 - с.471.
20.Анастази А. Психологическое тестиование. - М. Педагогика, 1982 - кн.1 - с.320, кн.2 - с.360.
21.Ануфриев А.Ф. Психодиагностика как деятельность и научная дисциплина. // Вопросы психологии - 1994 - №2 - с.123-131.
22.Барцев С.И. Некоторые свойства адаптивных сетей. - Красноярск, 1987. - 17 с. - (Препринт / ИФ СО АН СССР; № 71Б.)
23.Барцев С.И., Гилев С.Е., Охонин В.А. Принцип двойственности в организации адаптивных систем обработки информации. // Динамика химических и биологических систем. - Новосибирск: Наука. Сибирское отделение, 1989. - с.6-55.
24.Бодалев А.А. О взаимосвязи общения и отношения // Вопросы психологии - 1994 - №1 - с.122-126.
25.Боннер Р.Е. Некоторые методы классификации // Автоматический анализ изображений. - М.: Мир, 1969 - с.205 - с.234.
26.Бурлачук Л.Ф., Коржова Е.Ю. К построению теории измеренной индивидуальности в психодиагностике. // Вопросы психологии - 1994 - №5 - с.5-12.
27.Бурлачук Л.Ф., Морозов С.М. Словарь - справочник по психологической диагностике. - Киев: Наукова думка, 1989 - с.200.
28.Буч Г. Объектно-ориентированное программирование с примерами применения. - М.: Конкорд, 1992. - с.36.
29.Вапник В.Н., Глазкова Т.Г., Кощеев .В.А., Михальский А.И., Червоненкис А.Я. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. - М.: Наука, 1984, с.8-11, 27-32, 42-55.
30.Вапник В.Н., Червоненкис А.Ф. Теория распознавания образов. - М.: Наука, 1974.
31.Гаврилова Т.А., Червинская К.Р., Яшин А.М. Формирование поля знаний на примере психодиагностики. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. - 1988. - №5. - с.72-85.
32.Гилев С.Е. Сравнение характеристических функций нейронов. // Тезисы докладов III всероссийского семинара «Нейроинформатика и ее приложения». - Красноярск: изд. КГТУ, 1995 - с.82.
33.Гилев С.Е., Горбань А.Н., Миркес Е.М. и др. Определение значимости обучающих параметров для принятия нейронной сетью решения об ответе. // Нейроинформатика и нейрокомпьютеры: Тезисы докладов рабочего семинара, 8-11 октября 1993 г. - Красноярск: Институт биофизики СО РАН, 1993. - с.8.
34.Гилев С.Е., Коченов Д.А., Миркес Е.М., Россиев Д.А. Контрастирование, оценка значимости параметров, оптимизация их значений и их интерпретация в нейронных сетях // Тезисы докладов III всероссийского семинара «Нейроинформатика и ее приложения». - Красноярск: изд. КГТУ, 1995 - с.66-78.
35.Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М.: Прогресс, 1976 - 495с.
36.Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей.- М. СП ПараГраф - 1990.
37.Горбань А.Н., Миркес Е.М. Кодирование качественных признаков для нейросетей // Тезисы докладов II всероссийского семинара «Нейроинформатика и ее приложения». - Красноярск: изд. КГТУ, 1994 - с.29.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17
