Метод нейронных сетей

Метод нейронных сетей основан на создании математической модели процессов, происходящих в биологических нейронных сетях.

Искусственные нейронные сети – это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. (Нейронные сети – нервные клетки живых организмов).

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге и при попытке смоделировать эти процессы.

Это мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить сложные зависимости. Нейронные сети не являются линейными. Т.к. для линейного моделирования хорошо разработаны процедуры оптимизации, то оно было основным методом моделирования в большинстве областей.

В задачах, где линейная аппроксимация не неудовлетворительна, линейные модели работают плохо. Кроме того, нейронные сети позволяют моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных.

Пользователь нейронных сетей подбирает данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя требуется набор эвристических знаний о том, как следует подбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру в сети и интерпретировать результаты. Однако уровень знаний, необходимый для использования нейронных сетей гораздо иже, чем при использовании традиционных методов статистики.

В будущем развитие таких нейронно-биологических моделей может привести к созданию мыслящих компьютеров.

№ 130. Программное обеспечение социального моделирования

Компьютерное моделирование – это метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели. Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов на основе имеющейся модели. Качественные выводы, сделанные по результатам компьютерного моделирования, позволяют обнаружить такие свойства сложной системы, как ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др.. Количественные выводы в основном носят характер прогноза некоторых будущих или объяснения прошлых значений переменных, характеризующих систему.

Целью компьютерного моделирования является не только описание существующих процессов в поведении объекта, но и предсказание его поведения в нестандартных ситуациях. Одно из основных направлений использования компьютерного моделирования – это поиск оптимальных вариантов внешнего воздействия на объект с целью получения наивысших показателей его функционирования.

Этапы компьютерного моделирования:

1. Выбор целей моделирования;

2. Построение объектно-ориентированных моделей на основе использования инструментальных программных средств;

3. Исследование построенных моделей;

4. Интерпретация результатов исследования в терминах исходного задания;

5. Анализ полученных моделей на адекватность рассматриваемому явлению.

Далее принимается решение либо изменять структуру построения модели с целью ее совершенствования и улучшения, либо произвести дополнительный анализ социального объекта, либо собрать недостающие сведения об исследуемом социальном процессе. Для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.

При этом, ПО, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может быть как достаточно универсальным (обычные текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированные, предназначенные лишь для определенного вида моделирования. Часто компоненты, использующиеся для математического моделирования, выполняют численные (числовые) операции, в то время как анализ задачи осуществляется человеком. Обычно в КМ различные виды моделирования дополняют друг друга. Так если математическая формула очень сложная, что не дает явного представления об описываемых ею процессах, то на помощь приходят графические и имитационные модели.

С появлением мощных компонентов, распространилось графическое моделирование на основе инженерных систем, для создания чертежей, схем. Графиков. Если система сложна, а требуется проследить за каждым ее элементом, то целесообразно использовать компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести последовательность временных событий, а потом обработать большой объем информации.

Искусство построения модели состоит в том, чтобы знать, когда и где сделать соответствующее упрощение. Цель же состоит в том, чтобы «сконцентрировать всю реальность, насколько это возможно, в простой модели» Но не следует по­нимать моделирование только как безграничное упрощение. Недопустимо и произвольное моделирование. Моделирование должно быть построено на основе тенденций, закономерностей, типологических черт исследуемого объекта. В процессе моделирования важное значение имеет форма передачи информации с помощью языка модели. Выделяют основные четыре типа языка моделирования.

1. Словесное описание. Это самый простой и неформальный способ создания моделей. Он прост для понимания, но применяют его, как правило, на самых ранних этапах разработки модели.

2. Графическое представление в виде кривых, чертежей и т. д. Этот способ используется в качестве иллюстраций к другим способам создания моделей.

3. Блок-схема, матрицы решений и т. п. используются на этапе создания модели между ее словесным и математическим описанием.

4. Математическое описание в виде математических формул. Этот тип языка моделирования представляет собой высшую форму формализации социального процесса или явления.

Программное обеспечение социального моделирование заключается в том, что исследователь строит ту или иную социальную модель с использованием компьютерных технологий. Так, существует такие программы, как:

Программное обеспечение IP Sociologist 2.03-3.05 – профессиональное программное обеспечение для обработки и анализа данных социологических и маркетинговых исследований.Преимуществом данной программы являются большие возможности анализа и интуитивно понятный интерфейс как оператора, так и социолога. Все операции максимально визуализированы, реализованы с помощью удобного графического интерфейса и не требуют глубокого понимания их статистической сущности.

Возможности:

• Контекстное CDD-взвешивание (Pro);

• Детерминационный анализ (Pro);

• Произвольное расширение выборки по признаку (Pro);

• Расчет распределения Хи-квадрат (Standard, Pro);

• Расчет коэффициентов Крамера и Чупрова (Standard, Pro);

• Расчет коэффициента корреляции Пирсона (Standard, Pro);

• Расчет коэффициента корреляции Пирсона для ранговых признаков с использованием явных рангов (Standard, Pro);

• Экспорт данных в MS Excel и текст и др.

SPSS Statistics (аббревиатура англ. «Statistical Package for the Social Sciences» — «статистический пакет для социальных наук») —компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках.

Предоставляет следующие возможности:

 Ввод и хранение данных.

 Возможность использования переменных разных типов.

 Частотность признаков, таблицы, графики, таблицы сопряжённости, диаграммы.

 Первичная описательная статистика.

 Маркетинговые исследования

 Анализ данных маркетинговых исследований

Программа Vortex предназначена для разработки инструментария сбора данных (анкеты, бланка интервью, теста, html-формы и т.п.), ввода, обработки и анализа информации, представления полученных результатов в виде таблиц, текстов и диаграмм с возможностью их переноса в другие приложения.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: