Розмір шрифта:
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ІРИСІВ
Остання редакція: 2024-11-29
Анотація
Дана робота присвячена розробці програмного забезпечення для інформаційної технології класифікації ірисів. У роботі обґрунтовано вибір нейронної мережі багатошаровий персептрон для класифікації ірисів, яка має 4 входи, 2 прихованих шари по 10 нейронів та вихідний шар із 3 нейронів. У прихованих шарах обрано функцію активації ReLU та функцію активації Softmax у вихідному шарі. Для навчання цієї нейромережі використовується метод зворотного поширення помилки. Було використано мову програмування Python та спеціалізовані бібліотеки Keras, NumPy та Pandas. Навчання нейромережі відбувалось з використанням набору даних ірисів Фішера, яка налічує 150 записів. Набір даних було поділено на навчальну (120) та тестову (30) вибірки. Розроблене програмне забезпечення має достовірність класифікації ірисів на тестовій вибірці 96,7%, а найкращий із 6 методів-аналогів має достовірність класифікації на тестовій вибірці 92,6%, тобто достовірність класифікації збільшилась на 4,1%.
Ключові слова
класифікація; машинне навчання; нейронна мережа; багатошаровий персептрон
Повний текст:
PDF