Искусство в IT-технологиях...

Нестерук Татьяна Никифоровна. Разработка модели адаптивного корпоративного сайта и инструментария для повышения эффективности маркетинговых решений, 2006

24. Процессы адаптации нейро-нечетких классификаторов сайта

Нечеткий логический вывод позволяет с помощью «прозрачной» для пользователя системы нечетких правил описать базу знаний, воплощающую опыт ряда экспертов - высококвалифицированных специалистов конкретной предметной области.
Опыт экспертов соответствует начальной настройке информационного поля нейро-нечеткой сети, при этом непротиворечивость системы правил логического вывода дает возможность ускорить адаптационные процессы в нечеткой НС.
Ниже рассмотрены алгоритмы адаптации нейронных и нейро-нечетких сетей в составе корпоративного сайта, которая использует нечеткие межнейронные связи.
предыдущий следующий
= К содержанию =


24. Процессы адаптации нейро-нечетких классификаторов сайта - релевантная информация:

  1. 2.2. Методика оптимизации адаптивного корпоративного сайта
    процесс классификации 1) интересов по признакам посещения сайта и 2) механизмов интернет-маркетинга на множестве известных интересов. Систему нечетких правил логического вывода для последующей адаптации и анализа представляют в виде нечеткой ПС, которую обучают на некотором подмножестве входных векторов признаков посещения сайта. Одновременно обучают кластеризатор в виде самообучающейся НС таким
  2. 2.3.2. Нейро-нечеткая классификация
    процесс формирования структуры нейро-нечеткого классификатора типа 2 в соответствии с этапами нечеткого логического вывода и коррекцию структуры классификатора на основе анализа результатов его обучения. Для этого сформируем систему нечетких правил (не вполне корректную, т. к. правила R\ и Ri - взаимоисключающие), которая нечетким посылкам *,,/ = !, 2, ставит в соответствие заключение у с
  3. 2.3.3. Информационные поля НС как средство накопления знаний
    процессами обучения нейронных и нейро-нечетких сетей, в ходе которых формируются и затем корректируются соответствующие информационные поля в виде системы взвешенных межнейронных связей. База знаний может передаваться по наследству путем переноса информационных полей четких и нечетких НС, копируемых с аналогичного корпоративного сайта. База знаний экспертов данной предметной области,
  4. 2.4.1. Специфика адаптации классификаторов с нечеткими связями
    процесс обучения нейро-нечеткой сети сопровождается перераспределением локальных межнейронных связей в пределах нечетких связей. При использовании метода обратного распространения ошибки в зависимости от значений координат вектора ошибки текущего слоя иейро-иечеткой сети при конкретной форме семантики и заданном количестве межнейронных связен соответствующего слоя сети производится внутрислойная
  5. 2.4.3. Генетический алгоритм адаптации нейро-нечетких сетей в составе корпоративного сайта
    процессе обучения НС), а генетические алгоритмы - для оптимизации информационных полей НС. Рассмотрим генетический алгоритм обучения нечеткой НС при представлении информационного поля НС как системы нечетких связей [59, 99]. Исходный набор нейро-нечетких сетей образует популяцию нейронных сетей с различными наборами хромосом, которые отличаются значениями весов локальных связей в составе нечетких
  6. 2.4.5. Моделирование процессов адаптации нейро-нечетких классификаторов
    процессов адаптации информационного поля нейро-нечетких классификаторов использованы разработанные инструментальные средства моделирования процесса обучения нейро-нечетких сетей. Инструментальные средства моделирования процесса обучения нейро-нечетких сетей адаптивного корпоративного сайта позволяют: знания экспертов отразить в структуре нейро-нечеткой сети (рис. 2.12), обучить нейро-нечеткую
  7. Выводы по главе 2
    процессе посещения сайта желаемого для корпорации спектра потребностей. Показана целесообразность адаптации информационной структуры корпоративного сайта под динамику интересов посетителей сайта путем оптимизации размещения механизмов интернет-маркетинга и информационных материалов на страницах сайта. 1. Предложена модель адаптивного корпоративного сайта, представляемого в виде иерархии страниц,
  8. Выводы по главе 3
    процессе принятия решений и оптимизации размещения рекламных материалов на иерархии страниц сайта используют адаптируемые экспертные оценки для сопоставления множества интересов посетителей сайта с прибылью от их удовлетворения и местом размещения механизмов интернет-маркетинга в иерархии страниц корпоративного сайта. Разработаны инструментальные средства «Сайт» - интерактивная программная среда,
  9. Выводы по главе 1
    процессов в сложных экономических системах можно использовать теорию управления и принятия решений, а для исследования процессов формирования и накопления знаний - положения теории нейронных сетей, нечетких множеств, эволюционных методов оптимизации. Способ формирования информационного потребления базируется на широкой доступности современных информационных технологий и, прежде всего,
  10. 2.1.1. Принципы построения адаптивного корпоративного сайта
    процессе оптимизации информационной структуры сайта в соответствии с целевой функцией (рейтинговым показателем), иерархию интеллектуальных средств в составе двух адаптивных уровней для решения задач классификации и кластеризации, во-первых, интересов посетителей сайта по признакам посещения сайта и, во-вторых, механизмов интернет-маркетинга, размещенных на страницах сайта, но вектору