Участник:Mpopova
Материал из MachineLearning.
| Строка 12: | Строка 12: | ||
|название = Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра | |название = Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра | ||
|журнал = Информатика и ее применения | |журнал = Информатика и ее применения | ||
| - | |год = | + | |год =(подано в журнал) |
}} | }} | ||
| + | |||
| + | [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group174/Popova2014OptimalModelSelection/doc/Popova2014OptimalModelSelection.pdf?format=raw pdf] | ||
Версия 12:41, 23 августа 2014
Попова Мария Сергеевна, МФТИ, ФУПМ, 174 группа
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2014, 6-й семестр
Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра
В данной работе решается проблема построения оптимальных устойчивых моделей в задаче классификации физической активности человека. Каждый тип физической активности конкретного человека описывается набором признаков, сгенерированных по временным рядам с акселерометра. В условиях мультиколлинеарности признаков выбор устойчивых моделей классификации затруднен из-за необходимости оценки большого числа параметров этих моделей. Оценка оптимального значения параметров также затруднена в связи с тем, что функция ошибок имеет большое количество локальных минимумов в пространстве параметров. В работе исследуются модели, принадлежащие классу двуслойных нейронных сетей. Ставится задача нахождения Парето оптимального фронта на множестве допустимых моделей. Предлагаются критерии оптимального, последовательного и устойчивого прореживания нейронной сети, критерий наращивания сети, а также строится стратегия пошаговой модификации модели с использованием предложенных критериев. В вычислительном эксперименте модели, порождаемые предложенной стратегией, сравниваются по трем критериям качества - сложность, точность и устойчивость.
Публикация
- Попова М.С., Стрижов В.В. Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра // Информатика и ее применения. — (подано в журнал).
