Розмір шрифта:
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО ВИЗНАЧЕННЯ ЯКОСТІ ВИНА
Остання редакція: 2024-12-04
Анотація
Дана робота присвячена розробці програмного забезпечення для інформаційної технології нейромережевого визначення якості вина. У роботі було обґрунтовано вибір нейронної мережі багатошаровий персептрон для визначення якості вина, яка має 11 входів, 2 прихованих шари по 8 нейронів та вихідний шар із одного нейрона. У прихованих шарах обрано функцію активації ReLU та функцію активації Sigmoid у вихідному шарі. Для навчання цієї нейромережі використовується модифікація ADAM методу стохастичного градієнтного спуску. Для створення програми було використано мову програмування Python та спеціалізовані бібліотеки NumPy, Pandas та Matplotlib. Навчання нейромережі відбувалось з використанням бази даних для червоних вин, яка налічує 1599 записів. Набір даних було поділено на навчальну (75%) та тестову (25%) вибірки: обсяг навчальної вибірки склав 1199 записів, а тестової - 400 записів. Розроблена програма має достовірність класифікації (визначення якості вина) на тестовій вибірці 79,2%, а найкращий із 3-х методів-аналогів має достовірність класифікації на тестовій вибірці 73,5%, тобто достовірність класифікації збільшилась на 5,7%.
Ключові слова
класифікація, машинне навчання, нейронна мережа, двофакторний аналіз
Повний текст:
PDF