|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Формирование архитектуры нейронной сети на основе выявления кластерной структуры в задаче "структура–свойство"дипломная работа (Специалист)
- Научный руководитель: Кумсков М.И.
- Автор: Васильева Варвара
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2022
- Аннотация: Целью работы является исследование метода формирования архитектуры RBF -нейронной сети на основе выявления кластерной структуры в задаче "структура-свойство" или "структура-активность" и применение ее при прогнозирования свойств молекул. Рассмотрена задача QSАR-моделирования, то есть задача предсказания свойств молекулярных графов, описаны основные подходы к её решению. Предложен новый метод формирования архитектуры RBF-нейронной сети на основе выделения кластерной структуры признакового пространства и непараметрической регрессии. Представлен способ простого топологического построения дескрипторов и его вариации. В результате была обоснована методика формирования нейронной сети на основе кластерного анализа и назначения КИА-нейрона элементам обучающей выборки. Полученные результаты сопоставимы с реализованными ранее методами, в основе которых лежали эволюционные алгоритмы. Для написания алгоритмов на языке Pythoп использовалась библиотека scikit-learп.
- Добавил в систему: Кумсков Михаил Иванович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | Текст работы | Vasileva-Diploma-2022.pdf | 3,8 МБ | 6 июня 2022 [kumskov] |