Скачать MetaTrader 5
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий
Вся активность MQL5.community у тебя на ладони. Заходи в раздел Стена!
Олег
8
Олег 2011.06.04 13:19 

Добрый день!

У меня есть задача:

Дано множество анализов телефонных звонков, по каждому звонку в течение разговора замеряется 15 параметров.

Звонок оценивается наблюдателем как "хороший" или как "плохой" (оценка = 1 или 0) по всему звонку целиком.

Необходимо обучить нейронную сеть самостоятельно отличать хорошие звонки от плохих по данным измерениям.

В данный момент я сформировал задачу как анализ каждого вектора с измерениями (по каждому звонку как минимум по 10-15 измерений в течение разговора), по которому ставится оценка, но это дает низкую точность (максимум 62,5% верных ответов сети).

Необходимо научить нейронную сеть выставлять одну оценку всему звонку целиком (а по каждому звонку есть множество измерений) и повысить точность верного ответа хотя бы до 90%.

Как можно переформулировать задачу или изменить выборку, чтобы нейронная сеть могла эффективно выполнить задачу?

Дмитрий
2612
Дмитрий 2011.06.04 13:56  

Обычно такого рода задачи (хороший - плохой) решают с использованием аппарата нечеткой логики. Его же можно комбинировать с нейронной сетью.

У вас два, как минимум, два нечетких выходных параметра модели. ИМХО среди входящих параметров в такой задаче тоже есть нечеткие.

Олег
8
Олег 2011.06.04 14:22  
D
Demi:

Обычно такого рода задачи (хороший - плохой) решают с использованием аппарата нечеткой логики. Его же можно комбинировать с нейронной сетью.

У вас два, как минимум, два нечетких выходных параметра модели. ИМХО среди входящих параметров в такой задаче тоже есть нечеткие.

Среди входящих параметров присутствуют только непрерывные переменные (степень мозговой активности, уровень возбуждения, агрессия и т.д.)

Задачу можно упростить до способности сети выделять "плохие" звонки (они составляют 1% от общего множества).

Возможно ли решить данную задачу при помощи пакета Statistica?

Дмитрий
2612
Дмитрий 2011.06.04 14:29  
wheatbear:
D

Среди входящих параметров присутствуют только непрерывные переменные (степень мозговой активности, уровень возбуждения, агрессия и т.д.)

Задачу можно упростить до способности сети выделять "плохие" звонки (они составляют 1% от общего множества).

Возможно ли решить данную задачу при помощи пакета Statistica?


ИМХО сильно вряд ли. Разве что - вводить новые входящие параметры надеясь что увеличивая кол-во переменных ты уточнишь прогноз.

Хороший - плохой, уровень возбуждения, агрессия - нечеткие переменные. Ты относительные переменные хороший-плохой загоняешь в бинарные рамки - в этом проблема

/
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий