OPTYMALIZACJA STATYSTYCZNYCH SYSTEMÓW UCZĄCYCH SIĘ

P R A C E N A U K O W E P O L I T E C H N I K I WA R S Z AW S K I E J
z. 183
Elektronika
2012
Stanisław Jankowski
Instytut Systemów Elektronicznych
OPTYMALIZACJA STATYSTYCZNYCH
SYSTEMÓW UCZĄCYCH SIĘ
Rękopis dostarczono 13.07.2012 r.
Dysertacja prezentuje wyniki badań w dziedzinie statystycznych systemów uczących się. W części 1 zostały opisane nowe, oryginalne idee rozszerzające zdolności przetwarzania informacji za pomocą wielkich nieliniowych układów dynamicznych. Opracowano uogólnienie pamięci asocjacyjnej
Hopfielda w dziedzinie liczb zespolonych – system ma zdolność odtwarzania wzorców o stanach wielowartościowych reprezentujących odcienie szarości lub kolory dzięki zastosowaniu funkcji signum
zespolone jako funkcji przetwarzania neuronów do kodowania fazowego wektorów wielowartościowych. Opisano nowy model zespolonej pamięci asocjacyjnej, która jest w stanie rozpoznawać obrazy
inwariantnie względem przesunięcia. Wykazano, że pamięci asocjacyjne zbudowane z układów dynamicznych wyższego rzędu: oscylatorów drgań okresowych i oscylatorów drgań chaotycznych są zdolne do segmentacji (dekorelacji) wzorców złożonych.
Przedstawiono implementację programowalnych komórkowych sieci neuronowych do ultraszybkiego przetwarzania obrazów w postaci scalonego układu elektronicznego oraz implementację
optoelektroniczną z wykorzystaniem tyrystorów optycznych.
Część 2 rozprawy jest poświęcona prezentacji statystycznej teorii uczenia wybranych systemów
statycznych przeznaczonych do uczenia nadzorowanego w zadaniach klasyfikacji i regresji: perceptron wielowarstwowy, maszyna wektorów nośnych, średniokwadratowa maszyna wektorów nośnych,
maszyna wektorów istotnych. Opisano metody optymalizacji systemów na podstawie statystyki wpływu – wirtualnej skrajnej oceny krzyżowej. Przedstawiono wyniki zastosowania statystycznych systemów uczących się do badania struktury defektowej materiałów wysokorezystywnych i półizolujących.
Zrealizowano koncepcję klasyfikacji transdukcyjnej – uczenia częściowo nadzorowanego do wspomagania diagnozy kardiologicznej.
Słowa kluczowe: statystyczne systemy uczące się, sieci neuronowe, komórkowe sieci neuronowe,
maszyna wektorów nośnych, pamięć asocjacyjna, regresja, statystyka wpływu, transdukcja
1. WSTĘP
W rozprawie zaprezentowano syntezę wyników badań autora w dziedzinie
inteligencji obliczeniowej, obejmującej sztuczne sieci neuronowe i statystycz-