Принципы функционирования АНС 28


При нанесении названий на плоскость выходных параметров в качестве меток необходимо исходить из принципа мажоритарного голосования, поскольку, если ввести все входные векторы r (t)  , они пометят различные нейроны, и каждый нейрон будет, таким образом, иметь множество меток. Поэтому в качестве наиболее характерной может быть выбрана метка, чаще других относимая к соответствующему нейрону.

Для выбора маркеров, идентифицирующих нейроны на плоскости выходных параметров, также могут быть использованы традиционные картографические приемы.

Графические переменные могут быть использованы для каждого из компонент входных данных. Местоположение ( x, y ), цвет (оттенок, насыщенность, интенсивность), размер, форма, структура и ориентация могут быть использованы для соответствующей комбинации компонент. Для больших значений тех или иных компонент могут использоваться фигуры большего размера. Местоположение, размер, интенсивность, насыщенность, строение и ориентация могут представлять структуру и пропорции входных данных, оттенками целесообразно представить взаимосвязи в структуре входной информации, а кроме этого, и тип связей. Как наиболее наглядный элемент, форма должна использоваться для представления типа входных параметров.

В целях более ясного разграничения областей на плоскости выходных параметров и интерпретации результатов целесообразно исследовать синаптические веса нейронов. В простейшем случае синаптический вес выбранного нейрона по определенному показателю находится по результатам одномерного статистического анализа значений этого показателя в подмножестве входных данных, вызвавших активизацию данного нейрона. В более общем случае синаптические веса находятся по результатам кластерного анализа.

В соответствии с тремя наиболее распространенными критериями на плоскости выходных параметров можно получить три распределения: одно . максимальных синаптических весов, одно . минимальных и одно .

наибольших по абсолютному значению. На каждый нейрон плоскости выходных параметров наносится номер соответствующего синаптического веса. Технически карта синаптических весов получается путем присвоения каждому нейрону номера того показателя из набора входных данных, который для данного нейрона в максимальной степени соответствует избранному критерию относительно других показателей. На нейронах плоскости выходных параметров, наибольших по абсолютному значению синаптических весов, как правило, указывается также направление отклонения скалярного значения (плюс для максимальных значений и минус для минимальных).