ПЕРЦЕПТРОН В ЗАДАЧАХ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ
Ключевые слова:
перцептрон; задачи бинарной классификации; нейронные сети.Аннотация
В настоящее время в России растет объем продукции, производимой предприятиями. Одной из серьезных проблем для российских предприятий является создание системы автоматического определения категории товара, позволяющей обеспечить безошибочную сортировку различных объектов. Очередной товар необходимо отнести к верному классу в зависимости от его характеристик.
Перцептрон – один из наиболее популярных методов решения задачи классификации. Автоматизация процесса разделения товаров по их свойствам облегчит работу сотрудникам сортировочного центра и исключит возможность ошибки вследствие человеческого фактора.
Библиографические ссылки
Goryainova, E.I. Metody binarnoj klassifikacii obektov s nominalnymi pokazatelyami / E.I. Goryainova // Zhurnal Novoj ekonomicheskoj associacii № 2 (14), C. 27 49. – 2017. – S. 35
Warren S. McCulloch and Walter Pitts. Logicheskoe ischislenie idej, otnosyashihsya k nervnoj aktivnosti = A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // Bulletin of Mathematical Biology. – New York: Springer New York, 1943. – T. 5, № 4. – S. 115—133.
Zhukov, D.A. Analiz kriteriev klassifikacii pri diagnostike funkcionirovaniya tehnicheskogo obekta / D.A. Zhukov // Mathematical modelling. – 2018. – S. 13
Robert Kabakov. R v dejstvii. – DMK-Press, 2018. – 588 s.
Ajvazyan S. A., Buhshtaber V. M., Enyukov I. S., Meshalkin L. D. Prikladnaya statistika: Klassifikaciya i snizhenie razmernosti. – Moskva: Finansy i statistika, 2019 – 571 s.
Habr.com [Elektronnyj resurs]. – Rezhim dostupa: https://habr.com/ru/company/ods/blog/328372/ – Data dostupa: 17.04.2021.
Mastickij, S.E. Statisticheskj analiz i vizualizaciya dannyh s pomoshyu R / S.E. Mastickij. – Moskva: 2017. – 172 s.
Kaggle.com [Elektronnyj resurs]. – Rezhim dostupa: https://www.kaggle.com/joshmcadams/oranges-vsgrapefruit?select=citrus.csv. – Data dostupa: 17.04.2021.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NoDerivatives» («Атрибуция — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
CC BY-ND
Эта лицензия позволяет свободно распространять произведение, как на коммерческой, так некоммерческой основе, при этом работа должна оставаться неизменной и обязательно должно указываться авторство.
