Мы в соц. сетях:
Вконтакте Facebook Twitter

Выбор оптимальной топологии нейронной сети в задачах классификации динамических экономических систем

И.И. Стрельченко

Статья посвящена решению проблем, возникающих в процессе построения и применения нейронных сетей, которые связаны, прежде всего, с подбором их оптимальной внутренней структуры, а для сетей типа карты Кохонена – количества нейронов в скрытом слое. Показано, что процесс оптимизации нейронных сетей заключается в итерационном определении некоторых параметров, обеспечивающих экстремум функции качества, которая, как правило, не имеет свойства непрерывности и гладкости. Поэтому существенным недостатком такого подхода является невозможность обеспечения гарантий оптимальности применяемых методов и алгоритмов. Соответственно, в статье разработан пошаговый алгоритм конструирования карт Кохонена, предназначенных для решения задачи классификации динамических экономических систем в соответствии с выбранным критерием. В работе впервые предложено использование рангового коэффициента конкордации в качестве критерия оптимальности при построении нейронной сетиклассификатора, который характеризует степень согласованности в наборе входных переменных. Экспериментально протестирован пошаговый алгоритм оптимизации топологии карты Кохонена согласно выбранному критерию, разбивающий в результате исходную выборку на шесть групп. В соответствии со значениями коэффициента конкордации реакция ключевых макроэкономических индикаторов внутри полученных кластеров характеризуется высоким уровнем сходства.

Ключевые слова. Динамическая экономическая система, финансовый кризис, макроэкономический индикатор, классификация, ранговый коэффициент конкордации, нейронная сеть, карта Кохонена.

DOI 10.33111/nfmte.2017.142


Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

Скачать статью