- Tytuł:
-
Wykorzystanie sieci neuronowej Kohonena do wizualizacji danych MPG
Use of Kohonen neural network in MPG data visualisation - Autorzy:
- Oszutowska-Mazurek, D. A.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/135818.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Wyższa Szkoła Techniczno-Ekonomiczna w Szczecinie
- Tematy:
-
sieć neuronowa Kohonena
samoorganizujące się mapy
SOM
wizualizacja danych
dane MPG
Kohonen neural network
self organizing map - Opis:
-
Wstęp i cel: Zastosowanie sieci neuronowych Kohonena zapewnia zmniejszenie wielowymiarowości
danych. Wizualizacja w postaci map samoorganizujących się (SOM) jest użytecznym narzędziem
do wstępnego kastrowania (grupowania) danych.
Materiał i metody: Wizualizację przeprowadzona dla rzeczywistych danych, udostępnionych
przez uniwersytet w Kalifornii za pomocą oprogramowania SNNS v.4.3. Głównym celem pracy
jest zastosowanie sieci neuronowych Kohonena zapewniające zmniejszenie wielowymiarowości
danych.
Wyniki: Otrzymano wizualizacje danych wskazujące jednoznacznie na dodatnie i ujemne korelacje
danych MPG.
Wniosek: Mapy samoorganizujące się mogą być dedykowane wizualizacji danych wielowymiarowych
jednak wyniki zależą od sposobu mapowania danych wejściowych, zwłaszcza o charakterze
jakościowym, nawet jeśli stosowana jest normalizacja każdego z parametrów.
Introduction and aim: The use of Kohonen neural network ensures the decrease of data multidimensionality. Visualisation called Self organized maps is useful tool for preliminary data clustering. Material and methods: The visualisation of real data set was obtained with the use of program SNNS v.4.3 for real dataset from California University. The main aim of this paper is the use of Kohonen neural network to ensure the reduction of multidimensional data. Results: Obtained visualisations of data indicate unambiguously positive and negative correlations for MPG data Conclusion: Self organising maps could be dedicated to multidimensional data visualisation and preliminary quality assessment, but the results depend on the mapping method of input data, especially quantity type, even if normalisation of every parameter is provided. - Źródło:
-
Problemy Nauk Stosowanych; 2016, 4; 19-30
2300-6110 - Pojawia się w:
- Problemy Nauk Stosowanych
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł