Нейроинформатика

Интегральная оценка корректности модели


На первом этапе в предлагаемой технологии исследовалась корректность задачи на всей области значений параметров. С этой целью последовательно выбирались семь параметров из восьми, включенных в модель. Эти параметры считались известными, а оставшийся восьмой параметр - неизвестным. Таким образом, каждый из параметров по очереди тестировался, как неизвестный. При моделировании определялась ошибка обучения многослойной сети с обратным распространением. Все расчеты проводились для нейросетей большого2) размера, поэтому полученная ошибка связывается только с некорректностью задачи. Был использован следующий вид функции ошибки (называемой процентом среднего квадрата ошибки 3)):

Численное моделирование показало, что обе прямые задачи, когда неизвестными считались выходные переменные задачи - максимальная температура внутри контейнера и длительность периода превышения заданного уровня температуры, являются корректно поставленными. Значение ошибки обучения не превышало 1%. Напротив, все шесть обратных/комбинированных задач оказались некорректными с ошибкой обучения масштаба 25-35%. Данные результат является принципиальным для планирования последующих экспериментов с информационной моделью: попытки оценки решения обратных задач на всей области значений (без дифференциального анализа корректности) будут неудачными.



Содержание раздела