Всё сдал! - помощь студентам онлайн Всё сдал! - помощь студентам онлайн

Реальная база готовых
студенческих работ

Узнайте стоимость индивидуальной работы!

Вы нашли то, что искали?

Вы нашли то, что искали?

Да, спасибо!

0%

Нет, пока не нашел

0%

Узнайте стоимость индивидуальной работы

это быстро и бесплатно

Получите скидку

Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!


Модели классификации на основе использования нейронных сетей

Тип Реферат
Предмет Информатика
Просмотров
657
Размер файла
269 б
Поделиться

Ознакомительный фрагмент работы:

Модели классификации на основе использования нейронных сетей

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра экономической кибернетики

ОТЧЕТ ПО ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ № 5

На тему «Модели классификации на основе использования нейронных сетей»

Выполнила: Студентка ф-та МЭО

5 к. 8 гр.

Лисицына И. И.

Проверил: к.т.н., доц. Милов А. В.

ХАРЬКОВ — 2010

Цель работы: построить модель классификации банков России и, используя модуль Statistica Neural Networks ППП Statistica, провести распознавание для выборочных данных.

Внесем зависимые и независимые переменные модели. В нашем случае зависимой переменной является переменная BAD (переменная, характеризующая устойчивость банка. 1-, если банк лопнул, 0 - банк устойчивый). Все остальные – независимые.

Далее определяем обучающий, тестирующий и верифицирующий набор.

После этого в тестовой выборке проверяем построенную сеть или сети, (если несколько). Если сеть прошла проверку, ее можно использовать для последующего анализа данных, делать прогноз и проводить классификацию.

Мастер решения задач делит всю выборку на три части: тестовую (красный цвет), контрольную или верифицирующую (синий), обучающую (чёрный цвет).

Из рисунка выше заметно, что значения кое-где стали серого цвета. Это значит, что в группу значимых эти переменные не вошли.

Результаты построения модели представлены на рис. 1. Оценка качества классификации (0,9444) показывает, что коэффициент корреляции стремится к единице, что говорит о том, что качество модели высокое.

Рис 1. Окно сообщений

Получили следующую нейронную сеть (рис. 2)

Рис 2. Архитектура сети

Исходя полученной архитектуры сети можно сказать, что количество входов совпадает с количеством значимых переменных, т.е. оно равно 15.

Эти переменные следующие:

· AGE (возраст банка в годах);

· ARREAR (средства на карточных счетах);

· ASSETS (чистые активы банка);

· BANK (привлеченные средства других банков);

· CARITAL (капитал);

· CURRENCY (валютные резервы);

· EQUITY (средства, влож. в недвижимость);

· GOVLIAB (об-ва перед государством);

· LIQUID (ликвидные активы);

· OVERNIGH (об-ва до востребования);

· PERF (рисковые активы);

· PROTECT (защита капитала);

· RETAIL (средства частных лиц);

· TOTLIAB (суммарные об-ва);

· USTAV (уставной капитал).

Примечательно, что в ходе построения модели были исключены как незначимые такие переменные, как PROFIT (прибыль/убыток), CITY (город), и расчетные переменные PROT_CAP, EQ_PERF, OV_LIQ).

На данном рисунке представлены результаты расчетов в ходе построения сети.

В столбце Type указывается тип сетей: Linean – линейный, MLP – многослойный персептрон.

Столбец Error показывает ошибку сети, которая рассчитывается для всех контрольных наблюдений. Чем меньше показатель ошибки, тем надежнее качество сети.

Столбец Inputs отображает число входящих сменных, используемых нейронной сетью.

Hidden указывает число скрытых элементов сети.

Performance указывается качество сети, которое определяется по контрольному произведению.

Для нашей задачи классификации качество – это доля правильно классифицированных наблюдений.

Далее, открываем окно Run One-off Case, где рассмотрим возможности работы со структурой.

В данном окне отображаются 2 таблицы.

В ячейки первой вводим различные значения коэффициентов банка. При этом, в другой таблице при нажатии кнопки Run появится результат. Его значение приближено к номеру класса банка.

В нашем случае мы получили значение 0,1965409. Оно близко к 0. Следовательно, банк с прогнозируемыми значениями относится к классу 0, т.е. является устойчивым.

Ниже представлены общие данные проведенного анализа.


Нет нужной работы в каталоге?

Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.

Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов

Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит

Бесплатные доработки и консультации

Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки

Гарантируем возврат

Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа

Техподдержка 7 дней в неделю

Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему

Строгий отбор экспертов

К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»

1 000 +
Новых работ ежедневно
computer

Требуются доработки?
Они включены в стоимость работы

Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован

avatar
Математика
История
Экономика
icon
154070
рейтинг
icon
3193
работ сдано
icon
1384
отзывов
avatar
Математика
Физика
История
icon
150011
рейтинг
icon
5991
работ сдано
icon
2712
отзывов
avatar
Химия
Экономика
Биология
icon
105464
рейтинг
icon
2099
работ сдано
icon
1312
отзывов
avatar
Высшая математика
Информатика
Геодезия
icon
62710
рейтинг
icon
1046
работ сдано
icon
598
отзывов
Отзывы студентов о нашей работе
59 708 оценок star star star star star
среднее 4.9 из 5
ТюмГНГУ
Всё выполнено отлично😉,спасибо большое,очень выручили👌😉😘&#...
star star star star star
Сургутский государственный университет
Спасибо, Анастасия! Очень быстро и качественно выполнили работу! Советую всем!
star star star star star
СПБГУПТД
Сделано быстро и хорошо.Была парочка грамматических ошибок,но это не страшно
star star star star star

Последние размещённые задания

Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн

Расчётная работа "гидравлический привод ттс"

Другое, Гидропривод

Срок сдачи к 10 апр.

1 минуту назад

по цифровой обработке сигналов

Онлайн-помощь, Численные методы

Срок сдачи к 5 апр.

4 минуты назад

план-конспект 2 уроков

Отчет по практике, История

Срок сдачи к 8 апр.

5 минут назад

Семья Алексея застраховаоа свой загородный дом стоимостью 1

Решение задач, основы финансовых вычислений

Срок сдачи к 4 апр.

6 минут назад
planes planes
Закажи индивидуальную работу за 1 минуту!

Размещенные на сайт контрольные, курсовые и иные категории работ (далее — Работы) и их содержимое предназначены исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права в отношении Работ и их содержимого принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие в связи с использованием Работ и их содержимого.

«Всё сдал!» — безопасный онлайн-сервис с проверенными экспертами

Используя «Свежую базу РГСР», вы принимаете пользовательское соглашение
и политику обработки персональных данных
Сайт работает по московскому времени: 4 апреля 2025 г. 12:11

Вход
Регистрация или
Не нашли, что искали?

Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!

Press the down arrow key to interact with the calendar and select a date. Press the question mark key to get the keyboard shortcuts for changing dates.

Файлы (при наличии)

    это быстро и бесплатно