WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 ||

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ИНСТИТУТ БИОФИЗИКИ на правах рукописи БАРЦЕВА Ольга Дмитриевна ИССЛЕДОВАНИЕ ОТНОШЕНИЙ МЕЖДУ СТРУКТУРОЙ И ФУНКЦИЕЙ ЭВОЛЮЦИОННО ВОЗНИКШИХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ ...»

-- [ Страница 2 ] --

ЛИТЕРАТУРА 1. Барцев С.И., Гилев С.Е., Охонин В.А. Принцип двойственности в организации адаптивных сетей обработки информации. В кн. Динамика химических и биологических систем. Новосибирск: Наука, 1989, с.6-55. 2. Барцев С.И., Охонин В.А. Адаптивные сети обработки информации. Препринт Ин-т физики СО АН СССР, №59Б, Красноярск, 1986, 20 с. 3. Барцев С.И., Охонин В.А. Адаптивные сети, функционирующие в непрерывном режиме. В кн. Эволюционное моделирование и кинетика. Новосибирск: Наука, 1992, с. 24- 30. 4. Бернал Дж.Д. Молекулярная структура, биохимическая функция и эволюция. В кн: Теоретическая и математическая биологи. М.: Мир, 1968, с.110-151. 5. Блюменфельд Л.А. Проблемы биологической физики. М.: Наука, 1977, 336 с. 6. Вейль Г. Симметрия. М.: Наука, 1969, 191с. 7. Волькенштейн М.В. Молекулярная биофизика. М.: Наука, 1975, 616 с. 8. Волькенштейн М.В. Общая биофизика. М.: Наука, 1978, 590 с. 9. Газарян К.Г., Белоусов Л.В. Биология индивидуального развития животных. М.: Высшая школа, 1983, 287с. 10.Глотов И.В., Животинский Л.А., Хованов И.В. и др. Биометрия. Л.: изд-во ЛГУ, 1982, 264 с. 11. Голованов И. Б., Иваницкий Г. Р., Цыганкова И.Г. Простая форма корреляционного соотношения и физико-химический смысл входящих в него параметров. // ДАН, 1998, т.359, №2, c. 258-262. 12.Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.:СП ПараГраф, 1990, 159 с. 13.Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей. // Сиб. Журн. Вычисл. Математики. РАН Сиб. Отд-ние, Новосибирск, 1998, т.1, №1, с.11-24. 14.Ибрагимов Н.Х. Группы преобразований в математической физике. М.: Наука, 1983, 280 с.

15.Кастлер Г. Возникновение биологической организации. М: Мир, 1967, с. 90. 16.Кимура М. Молекулярная эволюция: теория нейтральности. М.: Мир, 1985, 396 с. 17.Лакин Г.Ф. Биометрия М.: Высшая школа, 1980, 293 с. 18.Лима-де-Фариа А. Эволюция без отбора. Автоэволюция формы и функции. М.: Мир, 1991, 455с. 19.Любищев А.А. О критериях реальности в таксономии. В сб.: Информационные вопросы семиотики, лингвистики и автоматического перевода. М., ВИНИТИ, 1971, вып.1, с. 67-82. 20.Мандель И.Д. Кластерный анализ М.: Финансы и статистика, 1988, 176с. 21.Мармарелис П., Мармарелис В. Анализ физиологических систем. М.: Мир, 1981, 480 с. 22.Мейен С.В. О соотношении номогенетического и тихогенетического аспекта эволюции. // Журнал общей биологии, 1974, т. XXXV, №3, сс.353-364. 23.Мейен С.В., Соколов Б.С., Шрейдер Ю.А. Классическая и неклассическая биология. Феномен Любищева. // Вестник АН СССР, 1977, №10, сс.112-125. 24.Мейен С.В. Основные аспекты типологии организмов. // Журнал общей биологии, 1978, т.XXXIX, №4, сс.495-509. 25.Мецлер Д. Биохимия. М.: Мир, т.2., 1980a, 606 с. 26.Мецлер Д. Биохимия. М.: Мир, т.3., 1980b, 488 с. 27.Моровиц Г. Исторический очерк. В кн.: Теоретическая и математическая биология. М.: Мир, 1968, с.34-48. 28.Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979, 512 с. 29.Охонин В.А. Вариационный принцип в теории адаптивных сетей. Красноярск, 1987, 18 с. (Препринт АН СССР. Сиб. Отделение. Ин-т физики;

№ 61Б). 30.Петухов С.В. Биомеханика, бионика и симметрия. М.: Наука, 1981, 240 с. 31.Печуркин Н.С. Энергетические аспекты развития надорганизменных систем. Новосибирск: Наука, 1982, 113с.

32.Печуркин Н.С. Энергия и жизнь. Н.: Наука, Сибирское отделение, 1988, 189 с. 33.Попов Е.М. Структурная организация белка. М.: Наука, т.3 из пятитомника "Проблема белка", 1997, 604 с. 34.Рашевский Н. Модели и математические принципы в биологии. В кн.: Теоретическая и математическая биология. М.: Мир, 1968, сс.48-66. 35. Розен Р. Принципы оптимальности в биологии. М.: Мир, 1969, 216 с. 36.Романовский Ю.М., Степанова Н.В., Чернавский Д.С. Математическая биофизика. М.: Наука, 1984, 304 с. 37.Уайт А., Хендлер Ф., Смит Э., Хилл Р., Леман И. Основы биохимии. М.: Мир, 1981, т.2, 617с. 38.Урманцев Ю.А. Поли - и изоморфизм в живой и неживой природе. // Вопросы философии, 1968, №12, с.77-88. 39.Урманцев Ю.А. Симметрия природы и природа симметрии. М.: Мысль, 1974, 229 с. 40.Урманцев Ю.А. Что может дать биологу представление как системы в в системе объектов того же рода? // Журнал общей биологии, 1978, т.39, №5, с. 699-718. 41.Философский энциклопедический словарь. М.: Сов. энц., 1989, 603 с. 42.Фокс С. Происхождение предбиологических систем. М.: Мир, 1966, 362 с. 43.Фон Нейман Дж., закончено и отредактировано А. Бёрксом. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М.: Мир, 1971, 382 с. 44.Хан Т., Шапиро С., Статистические модели в инженерных задачах, М.: Наука, 1975, 107 с. 45.Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. М.: Мир. 1989, 655 с. 46.Худсон Д., Статистика для физиков., М.:Мир, 1967, 242 с. 47.Шпаков А.О. Внутренняя симметрия зеркального типа в нуклеотидных последовательностях генов, кодирующих различные классы белков. // ДАН, 2001, т.377, №2, с. 273-276.

48.Эйген М.

Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул М.: Мир, 1973, 216. 49.Albert R., Jeong H., Barabasi A. Error and attack tolerance of complex networks. // Nature, 2000,406, pp. 378-382. 50.Amaral L.A.N., Scala A., Barthelemy M., Stanley H.E. Classes of small-wold networks. // Proc. Natl. Acad. Sci., 2000, v.97, №21, pp.11149-11152. 51.Barabasi A.L., Reka A. Emergence of Scaling in Random Networks. // Science, 1999, v.286, pp. 509-512. 52.Bartsev S.I., Okhonin V.A., Variation principle and the algorithm of dual functioning: examples of applications, in "Neurocomputers and Attention", Manchester Univ. Press, 1991, pp.445-452. 53.Bartsev S.I., Okhonin V.A., Self-learning neural networks playing "Two coins", in "Neurocomputers and Attention", Manchester Univ. Press, 1991, pp.453-458. 54.Belido A.G. Symmetries Throughout organic evolution. // Proc. Natl. Acad. Sci., 1996, v.93, pp. 14229-14232. 55.Blundell T.L., Srinivasan N. Symmetries, stability, and Dynamics of multidomain and multicomponent protein systems. // Proc. Natl. Acad. Sci., 1996, v.93, pp. 14243-14248. 56.Derome J.R. Biological similarity and group theory. // J. Theor. Biol., 1977, v.65, №2, pp. 366-378. 57.Ermentrout G.B. and Edelstein-Keshet L. Cellular automata approaches to biological modeling.// Journal of Theoretical Biology, 160:97-133, 1993. 58.Fitch W.M. Rate of change of concomitantly variable codons. //J. Mol. Evol., 1971, v.2, P. 84-96. 59.Fontana W., Shuster P. Continuity in Evolution: jn the Nature of Transition. // Science, 1998a, v. 280, pp. 1454-1455. 60.Fontana W. and Shuster P. Shaping Space: The Possible and the Attainable in RNA Genotype-Phenotype Mapping. // J. Theor. Biol., 1998b, №194, pp. 491515.

61.Forst C.V., Reidys C., Weber J. Evolutionary Dynamics and Optimization. // Advances in Artificial Life, v.929, pp.128-147, 1995. 62.Goodsell D.S., Olson A.J. Structural symmetry and protein function. // Annu Rev. Biophys. Biomol. Struct., 2000, no. 29, pp. 105-153. 63.Grossberg S. Nonlinear neural networks: principles, mechanisms, and architectures. // Neural Network, v.4, 1988, pp. 17-61. 64.Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. // Proc. Nat. Acad. Sci. USA, v.79, 1982, pp.2554-2558. 65.Huynen M.A., Stadler P.F., Fontana W. Smoothness within ruggedness: The role of neutrality in adaptation. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA v.93, pp.397-401, 1996.

66.Kimura M. Recent development of the neutral theory viewed from the Wrightian tradition of theoretical population genetics. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 1991, v.88, pp. 5969-5973. 67.Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps. // Biol. Cybern., #43, 1982, pp.59-69. 68.Jeong H., Mason S.P., Barabasi A.L., Oltvai Z.N. Lethality and centrality in protein networks. // Natura, 2001, 411, pp. 41-42. 69.Jeong H., Tombor B., Albert R., Oltvai Z.N., Barabasi A.L. The large-scale organization of metabolic networks. // Natura, 2000, 407, pp.651-654. 70.Niklas K.J. Morphological evolution trough complex domains of fitness. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, v.91, pp. 6772-6779, 1994. 71.Partridge D., Yates W. B. Replicability of Neural Computing Experiments. // Complex Systems 1996, №10, pp. 257-281. 72.Reidys C. M., Stadler P. F. Combinatorial Landscapes. // Tech. report # 01-03013, Santa Fe Institute, 2001, 42p. 73.Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.G. Learning representations by backpropagating errors. // Nature, v.323, 1986, pp.533-536. 74.Sanjay J. and Sandeep K. A model for the emergence of cooperation, interdependence, and structure in evolving networks. // Proc. Natl. Acad. Sci., 2001, v. 98, №2, pp. 543-547.

75.Sankoff D., Blanchette M. Phylogenetic Invariants for Genome Rearrangements.// J. Computational Biology, 1999, v. 6, №3/4, pp. 431-445. 76.Schuster P., How does Complexity Arise in Evolution? // Complexity, 1996, №2, pp.22-30. 77.Sipper M. Non-Uniform Cellular Automata: Evolution in Rule Space and Formation of Complex Structures. In R. A. Brooks and P. Maes, editors, Artificial Life IV, pages 394-399, Cambridge, Massachusetts, 1994. The MIT Press.

78.Sole R.V., Alonso D. and McKane A. Scaling in Multispecies Network Model Ecosystem. Tech. Report # 99-08-060, Santa Fe Institute, 1999, 11p. 79.Stadler B. M. R., Stadler P. F., Wagner G. P., Fontana W. The topology of the possible: Formal spaces underlying patterns of evolutionary change. Tech. Report # 00-12-070, Santa Fe Institute, 2000, 67p. 80.Strogatz S.H. Exploring complex networks. // Nature, 2001, v.410, pp. 268-276. 81.Stubbs D.F., Entropy and Neural Nets, in "Neurocomputers and Attention", Manchester Univ. Press, 1991, pp.685-694. 82.Stubbs D.F. Neurocomputers. // Computing, v.5, №3, 1988, pp.14-24. 83.Theodoridis G.C., Anne A., Stark L. On Evolutive Systems and The Initial of Structure and Function. // J. Theor. Biol., 1996, v.178, №1, pp. 61-88. 84.Turing A.M. The chemical basis of morphogenesis. // Phil. Trans. Roy. Soc. Of London, Ser. B, 237, 1952, pp.37-72. 85.Von Foerster H., Inselberg A., Weston P. Memory and Inductive Inference, Cybernetic Problems in Bionics. Breach Sci. Publ. New York-London-Paris, 1968, pp.31-68. 86.Wolfram S. Computational Theory of Cellular Automata. // Communications in Mathematical Physics, 1984a, v.96, pp.15-57. 87.Wolfram S., Cellular automata as models of complexity. // Nature, 1984b, v.311 pp.419-424. 88.Wolpert D. H., Macready W. G. No Free Lunch Theorems for Search. Santa Fe Institute repot, SFI-TR-95-02-010, 1996.

89.Wolynes P.G. Symmetry and the energy landscapes of biomolecules. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 1996, v.93, pp.14249-14255. 90.Yanofsky C., Horn V., Thorpe D., Protein structure relationships revealed by mutaitional analysis. // Science, 1964, v.146, pp. 1593-1594. 91.Zang C.T. A Symmetrical Theory of DNA Sequences and Its Applications. // J. Theor. Biol., 1997, v.187, №3, pp.297-306.

ПРИЛОЖЕНИЕ Параметры различных режимов обучения Таблица П.1. Параметры различных режимов обучения.

№ режима обучения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 доля паузы 0.5 0.5 0.5 0.4 0.6 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5 доля + сигнала 0.5 0.5 0.5 0.5 0.6 0.5 0.7 0.4 0.3 0.2 шаг приращения 0.003 0.002 0.001 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0. Значения коэффициентов корреляции НМО. Таблица П.6. Значения коэффициентов корреляции 5 нейронных НМО, обученных выполнению функции А3, при различных условиях обучения от init 511 514 515 516 517 513 0,99 514 0,99 515 0,99 0,99 516 0,99 0,99 0,99 517 0,99 0,99 0,98 0,98 518 0,96 0,94 0,94 0,96 0,92 5110 0,08 0,06 0,06 0,07 0,06 0, Таблица П.7. Значения коэффициентов корреляции 5 нейронных НМО, обученных выполнению функции А3, при различных условиях обучения от init 521 522 523 524 525 526 527 528 529 522 0,99 523 0,99 0,99 524 0,99 0,99 0,99 525 0,99 0,99 0,99 0,99 526 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 527 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 528 0,97 0,98 0,99 0,97 0,99 0,99 0,96 529 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,96 5210 0,93 0,95 0,95 0,93 0,95 0,96 0,94 0,96 0, Жирным шрифтом выделены превышающие критические.

значения коэффициентов корреляции, Таблица П2.

Коэфициенты корреляции для 5 нейронных сетей Init52 Init53 Init54 Init55 51a3 51a4 51c3 51c4 52a3 52a4 52c3 52c4 53a3 53a4 53c3 53c4 54a3 54a4 54c3 54c4 55a3 55a4 55c3 55c4 Init51 -0.29 -0.18 -0.17 0.06 Init52 Init53 Init54 Init55 51a3 51a4 51c3 51c4 52a3 52a4 52c3 52c4 53a3 53a4 53c3 53c4 54a3 54a4 54c3 54c4 55a3 55a4 55c3 0.05 0.52 0.18 0.10 -0.09 0.17- -0.24 -0.02 -0.11 -0.03 -0.46 -0.32 0.14 0.04 0.14 0.09 0.13 0.34 0.06 -0.01 0.20 0.29 0.07 0.33 0.25 0.20 0.26 0.45 -0.24 0.01 0.04 0.09 0.13 0.08 0.01 0.07 0.04 0.45 0.07 -0.27 -0.01 0.12 -0.31 -0.13 -0.34 0.08 0.27 -0.32 -0.26 0.04 -0.09 -0.34 -0.35 0.24 0.24 -0.31 -0.36 -0.01 0.13 0.14 -0.04 -0.11 0.13 0.09 -0.04 -0.09 0.31 0.47 0.40 0.64 0.28 0.38 0.47 0.22 0.38 0.89 0.12 0. 0.20 -0.27 0.09 -0.10 0.15 -0.08 0.05 0.49 0.14 0. -0.13 0.21 -0.20 -0.10 0.06 -0.43 -0.23 0.14 -0.09 -0.01 -0.02 -0.06 0.32 0.01 -0.29 -0.18 -0.05 -0.09 -0.07 0.41 0.05 -0.27 -0.28 -0.30 -0.19 -0.01 0.76 0.50 0.05 -0.24 0.40 -0.11 0.33 0.11 0.23 0.74 0.305 0.33 0.5 0.19 -0.10 0.11 0.33 0.57 -0.01 0. 0.35 -0.19 -0.07 0. 0.43 -0.03 -0.06 0.56 0.51 -0.33 0.10 0.6 0.32 -0.02 0.33 0.46 0. 0.08 -0.12 -0.33 -0.21 0.54 -0.08 0.27 -0.32 -0.22 0. 0.22 -0.19 0.18 -0. 0.07 -0.48 -0.09 -0.26 -0.24 -0.36 -0.47 0.17 -0.02 -0.47 -0.45 -0.19 -0.30 0.66 -0.34 0.01 -0.31 -0.30 0.25 0.13 0.45 0.61 -0.17 0.17 -0.09 -0.07 0.34 -0.02 -0.29 -0.25 -0.04 0.94 -0.10 -0.09 -0.18 -0.11 0.40 0.22 0.49 0.27 0.44 0.12 0.41 0.79 0.35 0. 0.18 -0.01 -0.22 0.35 -0.03 -0.38 -0.40 -0.38 0.21 -0.11 0.21 -0.35 -0.15 -0.28 0.44 -0.27 -0.26 0.16 -0.18 -0.23 -0.29 0.89 -0.31 -0.21 -0.27 -0.42 0.06 -0.10 0.05 0.55 0.36 0.53 0.43 0.10 0.45 -0.14 0. 0.46 -0.34 -0.23 0.89 0.28 -0.24 -0.15 0. 0.58 -0.14 -0.19 0.19 -0.28 0.03 -0.22 0.28 0.06 -0.13 -0.35 0.030 -0.01 0.32 0.52 -0.15 0.15 -0.33 0.03 0.47 0.55 0.50 0.96 0.05 0. 0.43 -0.31 -0.37 -0.35 -0.15 -0.01 -0.02 -0.13 -0.05 0.49 0.40 0.55 0.39 0.09 0. Таблица П3. Значение коэффициента корреляции для 6-нейронных сетей Init62 Init63 Init64 Init65 61a3 61a4 61c3 61c4 62a3 62a4 62c3 62c4 63a3 63a4 63c3 63c4 64a4 64a4 64c3 64c4 65a3 65a4 65c3 65c4 Init61 -0.21 0.09 Init62 Init63 Init64 Init65 61a3 61a4 61c3 61c4 62a3 62a4 62c3 62c4 63a3 63a4 63c3 63c4 64a3 64a4 64c3 64c4 65a3 65a4 65c3 0.09 0.02 0.05 -0.32 0.06 0.11 0.23 0.24 0.34 0.23 0.22 -0.15 0.12 0.07 0.07 0.25 -0.18 0.13 0.08 0.03 0.26 0.10 0.01 0.29 -0.11 -0.1 0.07 0.05 0.03 0.39 0.20 -0.21 -0.06 -0.04 -0.26 -0.22 -0.21 0.03 -0.10 -0.12 -0.10 -0.14 -0.10 -0.02 0.01 0.01 0.14 0.42 -0.01 -0.17 0.26 0.18 0.44 0.04 0.15 0.26 -0.07 -0.05 0.16 0.22 0.50 0.19 -0.18 0.03 -0.02 -0.14 -0.10 0.020 0.01 -0.03 -0.27 0.03 0.04 -0.15 0.01 0.38 0.10 -0.01 0.18 0.08 0.34 -0.08 -0.01 -0.13 0.04 -0.19 0.59 -0.07 0. -0.09 -0.35 -0.10 0.51 -0.01 0.18 0. -0.16 -0.02 -0.11 0.18 -0.23 0.35 -0.19 0. -0.13 0.04 -0.17 0. -0.01 0.19 -0.05 0.16 0. -0.05 -0.16 0.15 0.35 0. -0.57 -0.04 -0.20 0. -0.33 -0.52 0.11 -0.12 0.13 0.29 0. -0.15 -0.01 -0.05 -0.13 -0.19 -0.16 -0.13 -0.03 -0.37 -0.31 -0.21 0.02 0.15 -0.20 0.07 0.01 0.23 0.23 0.03 0.21 0.29 0.24 0.41 0.33 0.36 0.53 -0.15 0.11 0.11 0.16 0.20 0.22 0.12 0.20 0. -0.10 0.23 0.020 0. -0.44 -0.04 0.39 0.16 -0.20 0. -0.27 -0.52 -0.25 -0.01 -0.25 -0.21 -0.04 0.03 -0.14 -0.09 -0.23 0.12 0.24 0. -0.22 -0.13 -0.23 0.11 -0.02 0.20 0.12 -0.10 0.74 0. -0.14 -0.29 0. -0.12 -0.13 -0.15 -0.03 -0.23 -0.12 -0.20 -0.08 0.25 0.09 0.04 -0.03 -0.18 -0.17 -0.11 0.01 0.09 0.11 0.13 0.01 0.28 0.04 0.17 0.37 0.31 0.70 0.37 0. 0.016 -0.14 -0.14 0.06 -0.41 0.05 0.95 0. -0.04 -0.12 -0.03 -0.14 0.01 -0.09 0.20 0.37 -0.16 -0.14 0. -0.24 -0.04 -0.37 -0.32 -0.22 0. -0.13 -0.10 -0.04 0.23 0.14 0.01 0.10 0. -0.11 -0.04 -0.11 0.30 -0.20 0.18 0.01 0.23 0.35 0.23 0.17 0.01 0.98 0.70 0.41 -0.05 0. -0.14 -0.17 -0.14 0. -0.01 0.07 -0.11 0.63 0. -0.18 -0.38 -0.17 -0.32 -0.27 -0.03 -0.19 0.01 -0.20 -0. Таблица П4. Значение коэффициента корреляции для 8-нейронных сетей Init82 Init83 Init84 Init85 81a3 81a4 81c3 81c4 82a3 82a4 82c3 82c4 83a3 83a4 83c3 83c4 84a3 84a4 84c3 84c4 85a3 85a4 85c3 85c4 Init81 0.23 Init82 Init83 Init84 Init85 81a3 81a4 81c3 81c4 82a3 82a4 82c3 82c4 83a3 83a4 83c3 83c4 84a3 84a4 84c3 84c4 85a3 86a4 85c3 0.12 0.07 -0.13 -0.15 0.54 0.03 -0.01 0.19 0.335 0.34 0.36 0.29 0.05 -0.07 0.07 0.39 0.16 0.12 0.30 0.24 0.06 0.01 0.01 0.38 0.08 0.04 0.18 0.19 0.52 -0.17 -0.13 -0.12 -0.10 -0.28 -0.02 -0.24 0.04 0.14 -0.13 0.13 0.34 0.03 0.10 0.29 0.17 0.16 0.39 0.01 0.02 0.07 0.01 0.43 0.05 0.25 0.08 0.40 -0.07 -0.15 0.01 0.10 0.21 0.16 0.27 -0.10 0.12 -0.03 -0.07 -0.02 0.08 -0.13 -0.22 0.01 -0.08 0.09 0.49 -0.03 -0.20 0. -0.08 0.08 -0.01 0.30 0.09 0.37 0.65 0.22 0.27 0.27 0. -0.01 -0.10 -0.01 0.10 0.36 0.16 0.18 0.17 0.44 0.26 0.24 0. -0.22 0.06 0.15 0.07 0.07 0.04 0.13 0.27 0.42 -0.01 0.06 -0.10 0.10 0.18 0.17 0. -0.07 -0.16 0.22 -0.13 0.06 0.58 0.18 0.17 0.43 0. -0.01 0. -0.03 -0.08 -0. -0.17 0. -0.14 -0.18 -0.17 -0.16 0.40 -0.05 0.11 0.08 0.11 0.41 0. -0.47 -0.26 -0.14 0.17 -0.11 -0.03 0.14 -0.15 0.04 0.14 0.27 0.50 0.20 0.50 0.16 -0.27 0. -0.21 -0.31 -0.19 -0.27 -0.63 -0.27 -0.17 0.05 -0.04 -0.29 -0.17 -0.28 -0.27 0.04 -0.09 -0.22 -0.01 0.08 -0.07 -0.15 -0.19 0.04 0.34 0.30 0.04 0.16 -0.03 0.34 0.18 0.26 -0.16 0.09 0.17 0.29 0.08 0.29 0.47 0.09 0.02 0.06 0.42 -0.11 0.02 0.38 0.24 0. -0.12 -0.10 0. -0.16 -0.07 -0.08 -0.22 -0.29 -0.19 0.10 -0.13 -0.22 0. -0.01 -0.28 -0.07 0.03 0.11 0.42 0. -0.17 0. -0.05 -0.04 -0.06 -0.07 0.33 0.44 0.24 0.16 0.13 0.18 0.05 0.50 -0.08 0.28 0.10 0.24 0. -0.15 -0.03 -0.07 -0.08 -0.15 0. -0.15 0.11 -0.43 0.19 -0.04 -0.09 0. -0.10 -0.01 0. -0.01 0. -0.09 0.09 0.13 0.45 0.19 0.06 0.12 0. -0.02 0. -0.18 -0.02 -0.38 -0.10 0. -0.01 -0.40 -0.11 -0.26 0.14 0.04 0.27 0.19 -0.26 0.10 0. -0.04 -0.22 -0.18 -0.35 -0.03 -0.03 -0.10 0. Таблица П5. Значение коэффициента корреляции для 10-нейронных сетей Init2 Init3 Init4 Init5 101a3 101a4 101c3 101c4 102a3 102a4 102c3 102c4 103a3 103a4 103c3 103c4 104a3 104a4 104c3 104c4 105a3 105a4 105c3 105c4 Init1 -0.11 -0.02 0.08 Init2 Init3 Init4 Init5 101a3 101a4 101c3 101c4 102a3 102a4 102c3 102c4 103a3 103a4 103c3 103c4 104a3 104a4 104c3 104c4 105a3 105a4 105c3 0.08 0.05 0.06 0.04 0.05 0.20 0.18 0.38 0.05 0.16 0.13 0.22 0.03 0.08 0.08 0.36 0.16 0.21 0.49 0.01 0.49 0.076 -0.14 -0.14 -0.10 -0.05 0.07 0.48 0.10 0.41 0.16 0.43 0.07 0.09 0.42 0.05 -0.13 -0.14 0.54 -0.09 0.01 -0.03 0.03 0.03 0.16 0.50 0.09 0.14 0.41 -0.07 -0.04 0.05 0.01 0.31 0.01 0.03 0.02 0.40 0.13 0.13 -0.14 0.05 -0.01 0.12 0.02 0.10 0.06 0.05 0.08 0.32 0.09 -0.10 0.11 0.12 0.51 0.05 0.06 0.58 0.07 0.21 0.25 0.09 -0.12 0.10 0.07 0.37 0.10 0.16 0.26 -0.06 -0.08 0.02 -0.04 0.3 -0.03 0.44 0.04 0.40 0.19 0.28 0.13 -0.15 0.03 -0.01 0.47 -0.07 -0.11 0.07 0.11 0.38 -0.01 0. -0.08 -0.07 0.04 -0.05 -0.16 0. -0.04 0. -0.01 0. -0.01 0.17 -0.02 0.26 0.04 0.09 0.10 0.08 0.42 0.21 0.12 0.13 0. -0.04 -0.01 0.10 -0.09 -0.11 0.01 -0.04 -0.06 0.05 0.66 0.44 0. -0.03 -0.03 0.19 -0.10 0.10 0.16 0.25 0.39 0. -0.07 -0.10 0.20 -0.08 -0.10 0.19 0.06 0.02 0. -0.12 -0.10 0. -0.12 0.01 -0.05 0. -0.15 -0.15 -0.01 -0.21 -0.06 0.26 0.07 0.20 0.05 0. -0.11 -0.17 0. -0.01 -0.06 -0.00 0.11 0.17 0.10 0. -0.29 -0.08 -0.18 -0. -0.21 0.04 -0.01 0.14 0.18 0. -0.13 -0.09 -0.05 -0.55 -0.16 -0.24 -0.25 -0.15 -0.06 -0.25 -0.10 -0.12 -0.24 -0.02 0.03 -0.19 -0.13 -0.03 -0.20 0.05 -0.14 0.04 -0.22 -0.04 -0.10 -0.04 -0.09 -0.13 -0.04 -0.09 0.07 0.00 0.03 0.01 0.32 0.32 0.19 0.04 0.02 0.22 0.09 0.08 0.10 0.13 0.40 0.02 0.02 -0.13 -0.01 -0.07 -0.04 -0.07 -0.19 -0.02 0.19 0.04 0.17 0.07 0.37 0.16 0.01 0.08 0.20 0.49 0.46 0.11 -0.01 0.05 0.03 0.21 0.39 0.49 0. -0.05 0.12 0. -0.14 -0.03 -0.03 0. -0.01 0.01 -0.01 0.03 0.12 0. -0.19 -0.22 0.07 -0.19 0. -0.01 0. -0.05 0. Таблица П.8. Значения коэффициентов корреляции 5 нейронных НМО, обученных выполнению функции А3,при различных условиях обучения от init 531 534 535 536 534 0,99 535 0,99 0,99 536 0,99 0,99 0,99 537 0,97 0,98 0,97 0, Таблица П.9. Значения коэффициентов корреляции 5-ти нейронных НМО, обученных выполнению функции А3, при различных условиях обучения от init 54.

№ сети INIT54 541 544 545 546 547 548 541 -0.06 544 -0.07 0.998 545 0.04 0.952 0.955 546 0.24 0.200 0.197 0.299 547 0.20 0.788 0.796 0.880 0.357 548 0.28 0.331 0.320 0.446 0.962 0.492 5410 0.08 0.872 0.877 0.917 0.183 0.875 0. Таблица П.10. Значения коэффициентов корреляции 5 нейронных НМО, обученных выполнению функции А3, при различных условиях обучения от init 551 552 554 555 556 557 558 552 0,99 554 0,99 0,99 555 0,99 0,99 0,99 556 0,99 0,99 0,99 0,99 557 0,99 0,99 0,99 0,99 0,98 558 0,94 0,94 0,93 0,92 0,95 0,88 5510 0,10 0,09 0,10 0,09 0,10 0,09 0, Из таблицы П.6. получаем, что нейросети образуют две группы. В первую группу попадают НМО 511, 513-518;

во вторую - 5110. Из таблицы П.9. получаем, что нейросети образуют так же две группы. В первую группу попадают НМО 541, 544, 545, 547, 5410;

во вторую - 546, 548. Из таблицы П.10. следует, что нейросети образуют так же две группы. В первую группу попадают НМО 551, 553-558;

во вторую - 5510.

Затем сравнивалось “портретное” сходство структур, происходящих от различных “родительских” нейросетей. Из потомков каждой родительской нейросети выбиралось по одному представителю от различных групп. Результаты, полученные для 5-нейронных сетей, представлены в таблице П.11. Таблица П.11. Значения коэффициентов корреляции для НМО различных групп.

516 5110 521 531 541 546 551 5110 0.07 521 -0.3 -0.63 531 0.991 0.054 -0.294 541 0.14 -0.294 -0.015 0.14 546 0.83 -0.098 -0.246 0.85 0.2 551 0.989 0.07 -0.275 0.976 0.14 0.818 5510 0.09 0.992 -0.600 0.07 -0.306 -0.099 0. Выделив три портретно различных структуры у 5нейронных сетей, интересно сравнить их матрицы весов синапсов. Эти данные представлены в таблицах П.12., П.13, П.14. Таблица П.12. Синапсы нейросети 0.134 0.216 -0.001 -0.013 0.041 0.154 -0.013 0.060 0.014 0.093 0.061 -0.003 0.001 -0.006 0.076 0.058 0.000 0.026 0.032 0.076 -0.555 0.405 -0.165 -0.157 -0. Таблица П.13. Синапсы нейросети -0.046 -0.089 -0.046 -0.046 -0.082 -0.574 0.026 0.020 0.019 -0.267 0.465 -0.002 -0.01 -0.015 0.114 0.435 0.013 -0.012 -0.007 0. -0.693 -0.135 -0.048 -0.049 -0. Таблица П.14. Синапсы нейросети -0.057 -0.085 -0.051 -0.052 0. -0.595 0.034 0.021 0.021 0. 0.425 0.011 -0.101 -0.023 -0. 0.466 -0.020 0.085 0.009 -0. 0.721 0.111 0.054 0.054 -0. Жирным шрифтом обозначены величины, имеющие практически одинаковые значения, жирным курсивом обозначены величины практически одинаковые, но имеющие противоположные знаки, курсивом обозначены величины имеющие близкие значения, но противоположные знаки в соответствующих местах, приведенных таблиц. Из анализа таблиц следует что, несмотря на некоторые портретные различия, структуры нейросетей 516 и 541 практически совпадают с точностью до знака. Структура нейросети 521 не имеет такого сходства.

Распределение синапсов НМО.

70 60 40 30 a3 c a3 a 20 10 0 -0, -0, net -0, 0, 0, 0 -0,6 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0,1 0,2 0,3 0,4 0, net Рис. П.1. Распределение синапсов 5-ти нейронных НМО, выполняющих функции А3, А4, С4.

80 70 60 50 40 30 20 10 0 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0,05 0,15 0,25 0,35 a3 a 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0,05 0,15 0,25 0,35 0,45 a3 c net net Рис.П.2. Распределение синапсов 6-ти нейронных НМО, выполняющих функции А3, А4, С4.

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -0,5 a3 a 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -0,4 a3 c -0, -0, -0, -0, 0, 0, 0, -0, -0, -0, 0, 0, 0, 0, net net Рис. П.3. Распределение синапсов 7-ми нейронных НМО, выполняющих функции А3, А4, С4.

140 120 100 80 60 40 20 0 -0,2 a3 a 140 120 100 80 60 40 20 0 -0,3 a3 c -0, 0, 0, 0, net -0, -0, 0, 0, 0, net Рис. П.4. Распределение синапсов 8-ми нейронных НМО, выполняющих функции А3, А4, С4.

a3 a a3 c 0 -0, -0, -0, 0, 0, 0 -0, -0, -0, 0, 0, 0, net net Рис.П.5. Распределение синапсов 10-ти нейронных НМО, выполняющих функции А3, А4, С4.

Сравнение матриц НМО. В таблицах П15 - П20 приведены примеры нахождения собственных значений для матриц, соответствующих нейросетям, выполняющим одинаковые и разные функции (алгоритм АДФ, сигмоидальная переходная характеристика). Таблица П15 Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 611А3.

-0.005 0,002 -0,002 -0,001 -0.202 -0.293 0.024 0.036 -0,006 -0,003 -0,008 0.212 0.02 -0,006 0.026 0.062 0.022 -0.12 -0.032 -0.033 -0.024 -0.064 -0.025 -0.123 0.032 -0.035 -0.129 -0.124 0.093 0.303 0.057 0.079 0.118 0.115 0.048 -0.105 0.086 + i0.121 0.086 - i0.121 -0.07 + i0.081 -0.07 - i0.081 -0.014 -0. Таблица П16 Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 613 А3.

3E-3 0.023 2E-3 -4E-3 -0.187 -0.209 4E-3 0.043 -9E-3 2E-3 -0.068 0.178 0.031 -0.015 0.073 0.11 0.013 -0.114 -0.031 -0.02 -0.077 -0.119 -0.025 -0.114 0.022 -0.03 -0.127 -0.117 0.025 0.271 0.065 0.069 0.12 0.125 0.051 -0.098 0.069 + i0.137 0.069 - i0.137 0.009 -0.069 + i0.054 -0.069 - i0.054 -0. Таблица П17 Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 628А3.

-0.019 -0.009 -0.001 0.003 -0.301 -0.24 0.04 0.027 -0.002 -0.004 0.202 0.004 -0.024 -0.027 -0.029 -0.017 -0.107 0.004 -0.001 -0.019 0.011 0.001 -0.095 0.016 0.054 0.085 0.108 0.109 -0.041 0.1 0.033 -0.032 -0.115 -0.117 0.215 0.07 0.095 + i0.112 0.095 - i0.112 -0.069 + i0.087 -0.069 - i0.087 -0.032 -0. Таблица П18. Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 632А3.

-0.041 -0.023 -0,001 -0,001 0.189 0.271 0.085 0.046 -0,001 -0,002 -0.027 -0.174 -0,003 -0.043 -0.041 -0.034 0.029 0.092 -0.03 -0.018 0.02 0.014 0,001 0.106 -0.095 -0.045 0.123 0.126 0.162 0.227 -0.042 -0.048 -0.115 -0.115 0.101 0.012 0.139 + i0.09 0.139 - i0.09 -0.035 + i0.127 -0.035 - i0.127 -0.051 -0. Таблица П19 Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 6310А3.

-0.002 0.042 0.000 0.001 0.092 0.543 0.042 0.155 0.002 0.002 -0.023 -0.315 0.017 -0.014 -0.025 -0.004 0.044 0.103 -0.012 0.000 -0.009 -0.03 -0.025 0.089 -0.06 0.004 0.259 0.25 0.01 0.252 -0.003 -0.069 -0.132 -0.126 0.000 -0.086 0,192 -0,053 + i0.086 -0.053 - i0.086 -0.022 + i0.039 -0.022 - i0.039 -0. Таблица П20 Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 627А3.

0.02 0.018 0 0 0.192 0.261 1E-3 0.053 -4E-3 -3E-3 0.031 -0.207 -5E-3 -0.03 6E-3 0.016 3E-3 0.134 0.015 -0.015 8E-3 -2E-3 0.011 0.156 7E-3 0.075 0.126 0.125 0.124 0.402 -0.102 -0.123 -0.117 -0.117 5E-3 -0.189 0.099 + i0.145 0.099 - i0.145 -0.151 -0.014 + i0.023 -0.014 - i0.023 -0. Таблица П21 Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 611С4.

-0.391 -0.031 2E-3 2E-3 -0.367 0.613 -0.23 0.114 -4E-3 -4E-3 -0.062 -0.165 0.093 -2E-3 0.02 0.053 0.13 -0.031 0.06 -0.015 7E-3 -0.026 0.1 -0.072 -0.023 -0.021 -0.118 -0.117 -0.419 0.394 -0.077 8E-3 -0.106 -0.106 -0.368 0.325 -0.36 0.026 + i0.188 0.026 - i0.188 0.014 -0.053 -0. Таблица П22. Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 612С4.

-0.383 -0.092 0 0 -0.28 0.727 -0.233 0.076 -1E-3 -1E-3 0.016 -0.248 0.077 -0.057 0.036 0.044 0.015 0.13 0.068 -0.07 0.041 0.033 7E-3 0.101 5E-3 2E-3 -0.141 -0.141 -0.198 0.228 -0.05 -0.028 -0.115 -0.114 -0.178 0.178 -0.363 0.054 + i0.18 0.054 - i0.18 0.002 + i0.038 0.002 - i0.038 -0. Таблица П23 Матрица весовых коэффициентов и собственные значения НМО 641С4.

-0.427 -6E-3 -2E-3 -2E-3 0.798 -0.388 -0.18 0.052 -2E-3 -2E-3 -0.114 -0.026 0.011 -9E-3 0.043 0.044 0.127 0.055 0.015 0.019 0.043 0.042 0.066 0.035 -0.075 0.031 -0.107 -0.107 0.181 -0.247 -0.022 0.06 -0.122 -0.121 0.416 -0.331 -0.087 + i0.298 -0.087 - i0.298 -0.335 0.077 -0.004 + i0.001 -0.004 - i0. Примеры вычисления парных расстояний для различных НМО. Таблица П.24 Парные расстояния между НМО, полученных при различных условиях обучения функции А3 от init 61 (АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

61 611 612 613 614 615 616 617 618 619 611 0,029 612 0,046 0,022 613 0,051 0,029 0,012 614 0,031 0,008 0,02 0,027 615 0,033 0,017 0,022 0,029 0,019 616 0,033 0,012 0,019 0,027 0,014 0,011 617 0,052 0,053 0,052 0,052 0,048 0,05 0,053 618 0,044 0,02 0,018 0,026 0,021 0,029 0,023 0,058 619 0,166 0,156 0,145 0,142 0,155 0,152 0,155 0,153 0,152 6110 0,164 0,152 0,147 0,139 0,152 0,149 0,152 0,152 0,149 0, Таблица П.25 Парные расстояния между НМО, полученных при различных условиях обучения функции А3 от init 62 (АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

621 622 623 624 625 626 627 628 629 622 0,037 623 0,068 0,076 624 0,105 0,116 0,057 625 0,15 0,162 0,163 0,158 626 0,035 0,028 0,072 0,105 0,154 627 0,046 0,038 0,091 0,116 0,163 0,022 628 0,145 0,159 0,161 0,156 0,016 0,15 0,158 629 0,067 0,078 0,008 0,072 0,159 0,073 0,092 0,157 6210 0,059 0,05 0,065 0,115 0,155 0,055 0,072 0,153 0, Таблица П.26 Парные расстояния между НМО, полученных при различных условиях обучения функции А3 от init 63 (АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

631 632 633 634 635 636 637 638 639 632 0,019 633 0,026 0,009 634 0,011 0,014 0,02 635 0,016 0,01 0,016 0,011 636 0,015 0,009 0,015 0,011 0,004 637 0,022 0,019 0,024 0,018 0,022 0,022 638 0,016 0,011 0,016 0,013 0,007 0,005 0,025 639 0,018 0,016 0,019 0,018 0,018 0,017 0,025 0,017 6310 0,075 0,07 0,079 0,077 0,076 0,076 0,081 0,075 0, Таблица П.27 Парные расстояния между НМО, полученных при различных условиях обучения функции А3 от init 64 (АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

641 642 643 644 645 646 647 648 649 642 0,013 643 0,026 0,036 644 0,02 0,029 0,032 645 0,032 0,04 0,034 0,02 646 0,017 0,028 0,027 0,012 0,017 647 0,068 0,075 0,073 0,055 0,052 0,056 648 0,015 0,02 0,03 0,028 0,035 0,023 0,072 649 0,013 0,018 0,028 0,025 0,038 0,024 0,072 0,011 6410 0,02 0,028 0,028 0,027 0,038 0,025 0,07 0,016 0, Таблица П.28 Парные расстояния между НМО, полученных при различных условиях обучения функции А3 от init 65 (АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

651 652 653 654 655 656 657 658 659 652 0,015 653 0,039 0,03 654 0,008 0,014 0,034 655 0,023 0,029 0,047 0,024 656 0,016 0,019 0,035 0,015 0,032 657 0,064 0,063 0,079 0,066 0,061 0,058 658 0,021 0,02 0,034 0,02 0,037 0,01 0,073 659 0,022 0,024 0,038 0,021 0,039 0,015 0,076 0,01 6510 0,026 0,024 0,037 0,027 0,042 0,024 0,071 0,017 0, Как видно из этих таблиц НМО, полученные от одной init могут иметь парные расстояния значительно отличающиеся друг от друга. Далее необходимо определить все парные расстояния между НМО, полученными от различных init. Поскольку всю таблицу привести не возможно из-за ее громоздкости, ниже приводится фрагмент таблицы, который демонстрирует, что расстояния между НМО, полученными от различных init имеют как далекие так и близкие значения. Таблица П.29 Фрагмент таблицы сравнения парных расстояний от 6-ти нейронных НМО, полученных от разных init (функция А3. АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

611 619 621 622 624 625 629 631 641 619 0,156 621 0,173 0,129 622 0,187 0,147 0,037 624 0,188 0,128 0,105 0,116 625 0,133 0,195 0,15 0,168 0,158 629 0,192 0,119 0,067 0,078 0,072 0,159 631 0,178 0,138 0,036 0,059 0,124 0,158 0,159 641 0,13 0,19 0,15 0,167 0,162 0,037 0,16 0,155 651 0,158 0,141 0,16 0,177 0,163 0,179 0,16 0,157 0, Таблица П.30 Фрагмент таблицы сравнения парных расстояний от 7-ми нейронных НМО, полученных от разных init (функция А3. АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

711 722 731 741 751 722 0,102 731 0,107 0,139 741 0,142 0,054 0,145 751 0,120 0,146 0,033 0,150 758 0,129 0,111 0,116 0,128 0, Таблица П.31 Фрагмент таблицы сравнения парных расстояний от 7-ми нейронных НМО, полученных от разных init (функция А3. АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

811 821 831 837 841 843 846 821 0,101 831 0,105 0,088 837 0,099 0,092 0,086 841 0,181 0,182 0,163 0,178 843 0,140 0,198 0,195 0,175 0,225 846 0,109 0,107 0,104 0,063 0,176 0,178 851 0,097 0,111 0,088 0,117 0,180 0,181 0, Таблица П.32 Фрагмент таблицы сравнения парных расстояний от 10-ти нейронных НМО, полученных от разных init (функция А3. АДФ, сигмоидальная переходная характеристика).

1011 1017 10110 1021 1039 1041 1017 0,071 10110 0,070 0,038 1021 0,050 0,088 0,069 1039 0,076 0,069 0,069 0,072 1041 0,052 0,081 0,071 0,053 0,067 1051 0,078 0,060 0,069 0,087 0,040 0, Таблица П33. Парные расстояния между 6-ти нейронными НМО, выполняющими функцию А3 (мутационный алгоритм, сигмоидальная переходная характеристика).

R61a31 R61a32 R61a33 R62a31 R62a32 R62а33 R63a31 R63a32 R63a33 R64a31 R64a32 R64a33 R65a31 R65a32 R65a33 R66a31 R66a32 R66a33 R67a31 R67a R61a 32 0,196 R61a 33 0,211 0,214 R62a 31 0,196 0,212 0,170 R62a 32 0,193 0,211 0,178 0,045 R62a 33 0,202 0,169 0,209 0,192 0,186 R63a 31 0,148 0,174 0,218 0,200 0,182 0,184 R63a 32 0,214 0,197 0,154 0,189 0,171 0,142 0,195 R63a 33 0,162 0,168 0,120 0,193 0,186 0,197 0,076 0,200 R64a 31 0,204 0,198 0,163 0,197 0,180 0,142 0,187 0,066 0,204 R64a 32 0,212 0,196 0,170 0,195 0,157 0,153 0,197 0,078 0,207 0,071 R64a 33 0,170 0,208 0,195 0,147 0,191 0,202 0,177 0,205 0,195 0,181 0,221 R65a 31 0,191 0,214 0,198 0,161 0,137 0,214 0,180 0,188 0,193 0,169 0,201 0,118 R65a 32 0,173 0,208 0,188 0,161 0,150 0,199 0,178 0,198 0,194 0,177 0,215 0,046 0,116 R65a 33 0,203 0,206 0,201 0,150 0,157 0,198 0,196 0,185 0,198 0,193 0,197 0,094 0,083 0,082 R66a 31 0,223 0,167 0,191 0,195 0,194 0,053 0,180 0,158 0,189 0,157 0,166 0,201 0,220 0,205 0,203 R66a 32 0,228 0,158 0,209 0,237 0,130 0,080 0,202 0,184 0,171 0,166 0,182 0,159 0,199 0,185 0,232 0,101 R66a 33 0,073 0,204 0,205 0,196 0,178 0,205 0,147 0,155 0,139 0,203 0,217 0,194 0,156 0,147 0,172 0,197 0,231 R67a 31 0,146 0,189 0,241 0,223 0,225 0,216 0,082 0,226 0,101 0,218 0,248 0,200 0,226 0,206 0,225 0,206 0,236 0,158 R67a 32 0,086 0,183 0,189 0,204 0,207 0,091 0,187 0,178 0,191 0,177 0,187 0,211 0,245 0,212 0,228 0,076 0,116 0,205 0,206 R67a 33 0,202 0,146 0,195 0,205 0,208 0,086 0,188 0,173 0,193 0,172 0,184 0,208 0,236 0,212 0,217 0,051 0,104 0,201 0,208 0, Примеры применения симметричных преобразований к структурам 6-ти нейронных НМО, выполняющим функцию А3 (сигмоидальная переходная характеристика, АДФ). Таблица П34. Результаты применения непрерывных преобразований к структурам НМО, относящимся первому кластеру.

N N611 0,029 0,13 1, N612 0,015 0,15 1, N614 0,027 0,16 1, N615 0,029 0,15 2, N616 0,027 0,16 1, N617 0,053 0,30 1, N618 0,020 0,15 1, N61 0,054 0,15 1, dнач.

Символом обозначена доля ошибочных ответов, которая характеризует степень отклонения хорды, соединяющей точки, соответствующие структурам выбранных НМО, от поверхности наилучшего функционирования, выраженной системой (4.1.4). =0,5 соответствует функционированию необученной сети. В таблице указаны минимальные значения ошибки, которые удается достичь при таком маршруте переходов. Меньшее значение при переходе нейросети N617 можно получить, если осуществить переход через структуру N61. На рисунке П представлена схема подобного перехода. Значение параметра характеризует возможность перевода одной структуры НМО в другую, если 1, то переход возможен, в противном случае структуры НМО не переводятся друг в друга.

N =0.2 =1. N =0.15 =1. N Рис. П.6. Схема перехода структуры N617 в N613. Поскольку структуры относятся к одному кластеру, дискретные преобразования не применялись. На рисунке использованы двухсторонние стрелки, поскольку переходы возможны в обе стороны.

Таблица П35. Результаты применения непрерывных преобразований к структурам НМО, относящихся ко второму кластеру.

N N N N N N N N N N N N N dнач. 0,013 0,024 0,037 0,044 0,045 0,023 0,029 0,028 0,051 0,040 0,037 0, 0,12 2,11 0,14 1,56 0,11 1,80 0,13 1,71 0,17 1,36 0,15 1,35 0,14 1,50 0,11 2,59 0,3 1,21 0,13 1,77 0,14 1,60 0,14 1, В данном случае не удалось найти маршрут перехода, который бы дал меньшее значение ошибки при переходе структуры N647 в N625. Таблица П.36. Результаты применения непрерывных преобразований к структурам НМО, относящихся к третьему кластеру.

N N622 0,037 0,11 1,25 N632 0,028 0,12 2, N623 0,068 0,30 1,17 N633 0,029 0,11 1, N624 0,100 0,45 1,19 N634 0,034 0,13 1, N626 0,035 0,25 1,68 N635 0,031 0,13 1, N627 0,040 0,12 1,34 N636 0,031 0,13 2, N629 0,067 0,30 1,17 N637 0,031 0,13 1, N6210 0,059 0,50 1,09 N638 0,032 0,13 1, N62 0,070 0,45 1,25 N639 0,026 0,13 1, N63 0,024 0,13 3, N631 0,036 0,12 1, dнач.

N dнач.

Ошибки при некоторых переходах можно уменьшить, если использовать маршрут переходов, представленный в таблице П.37. Таблица П37.

N622 N626 0,05 1,60 N6210 0,15 1,02 N62 N623 0,01 2,64 N624 0,15 1,11 N629 0,01 1,83 N639 N623 0,2 1, Следовательно, процесс перехода структур, относящихся к третьему кластеру в структуру НМО N621 можно представить следующим образом: (рис. П7.).

N621 N622 N N N N N N N Рис.П.7. Маршрут, уменьшающий отклонения от оптимальной поверхности для структур, относящихся к третьему кластеру. Таблица П.38. Результаты применения непрерывных преобразований к структурам НМО, относящихся к четвертому кластеру.

651 65 0,021 0,10 1,96 652 0,015 0,11 1,15 653 0,039 0,20 1,25 654 0,008 0,13 1,46 655 0,023 0,13 1,35 656 0,016 0,10 2,10 657 0,064 0,25 1,56 658 0,021 0,09 1,80 659 0,022 0,09 1,71 6510 0,026 0,19 1, dнач.

Таблица П.39.Результаты применения непрерывных преобразований к структурам НМО, относящихся к пятому кластеру. dнач.

0,009 0,003 2, Таблица П40. Перевод структур НМО, относящихся ко второму кластеру, в структуру "базового" НМО 613 А3.

613 0,134 0,050 ++ 0,125 0,049 ++ 0,130 0,055 ++ 0,135 0,063 ++ 0,129 0,051 ++ 0,113 0,045 ++ 0,134 0,036 ++ 0,130 0,044 ++ 0,146 0,065 ++ 0,125 0,055 ++ 0,126 0,058 ++ 6410 0,121 0,055 ++ 0,128 0,042 ++ dнач. dкон.

знак перес т-ка да 0,18 1, да 0,15 1, да 0,15 1, да 0,20 1, да 0,20 1, да 0,16 1, да 0,18 2, да 0,12 1, да 0,24 1, да 0,15 1, да 0,16 1, да 0,31 1, да 0,15 1, Если задать условие, что максимальное значение отклонения от наилучшего функционирования не должно превышать 0,2, то необходимо выбрать другой маршрут перехода структур N647 и N6410 в структуру "базовой" НМО N613. Например, маршрут перехода может быть таким как представлено на рисунке П.8.

=0,14 =1,45 =0,19 =1, Рис.П.8. Маршрут перевода структур НМО в структуру "базового" НМО при условии, что отклонение от наилучшего функционирования не превышает 0,2. Таблица П41 Перевод структур НМО, относящихся к третьему кластеру, в структуру "базового" НМО 613 А3. 621 622 623 624 626 627 629 6210 62 0,165 0,048 -нет 0,17 1,54 0,178 0,055 -нет 0,18 1,23 0,184 0,078 -нет 0,33 1,19 0,181 0,145 ++ да 0,5 0,17 0,168 0,043 -нет 0,14 1,78 0,171 0,050 -нет 0,15 1,64 0,180 0,078 -нет 0,29 1,17 0,182 0,069 -нет 0,31 1,05 0,188 0,080 -нет 0,38 1,16 0,162 0,057 -нет 0,14 1, dнач. dконеч знак перестановка dнач. dконеч. знак переста новка 0,171 0,070 -нет 0,15 1, 0,164 0,062 -нет 0,15 1, 0,165 0,063 -нет 0,13 1, 0,169 0,068 -нет 0,15 1, 0,165 0,064 -нет 0,14 1, 0,166 0,065 -нет 0,14 1, 0,167 0,062 -нет 0,15 1, 0,167 0,067 -нет 0,17 1, 0,171 0,064 -нет 0,13 1, Как следует из таблицы в структуру " базового" НМО 613А3 с заданным уровнем максимальной ошибки непосредственно не переводятся структуры НМО N624, N624, N629, N6210, N62. Таблица П42. Перевод структур НМО, относящихся к четвертому кластеру, в структуру "базового" НМО 613 А3. 0, 0,148 0,052 -+ 0,147 0,060 -+ 0,153 0,054 -+ 0,156 0,055 -+ 0,156 0,060 -+ 0,154 0,067 -+ 0,152 0,061 -+ 0,152 0,062 -+ 6510 0,146 0,058 -+ 0,158 0,063 -+ dнач. знак переска dконеч 0, -+ да 0,13 1, да 0,14 1, да 0,17 1, да 0,14 1, да 0,16 1, да 0,13 1, да 0,24 1, да 0,13 1, да 0,15 1, да 0,19 1, да 0,15 1, Непосредственно в структуру "базового" НМО N613А с выбранным уровнем ошибки не переходит НМО N657.

Таблица П43. Перевод структур НМО, относящихся к пятому кластеру, в структуру "базового" НМО 613А3. 619 dнач. dконечн. знак перестановка 0,142 0,076 -да 0,35 1, 0,139 0,072 -да 0,28 1, Из анализа таблицы следует, что НМО N619 и N6110 с заданным уровнем ошибки не переходят непосредственно в структуру НМО N613. Таблица П44. Результат перевода структур НМО, обученных при помощи "мутационного" алгоритма, в структуру "базового" НМО 613 А3. R611 R612 R621 R622 R623 R631 R632 R633 R641 R 0,171 0,069 -да 0,1 1,83 0,190 0,085 +нет 0,12 1,34 0,151 0,064 -+ нет 0,11 1,81 0,153 0,075 -+ нет 0,15 1,47 0,168 0,078 +да 0,12 1,34 0,18 0,142 -да 0,50 0,14 0,143 0,087 ++ да 0,12 1,23 0,192 0,147 -да 0,50 0,15 0,150 0,085 ++ да 0,16 1,24 0,167 0,108 ++ да 0,14 1, dнач. dконеч знак переска R 0,162 0,053 -+ да 0,12 1, R 0,186 0,117 -+ да 0,25 1, R 0,154 0,062 -+ да 0,14 1, R 0,168 0,092 -+ да 0,13 1, R 0,167 0,14 +нет 0,5 0, R 0,217 0,123 +да 0,18 1, R 0,170 0,147 -нет 0,5 0, R 0,205 0,155 -да 0,5 0, R 0,185 0,143 +нет 0,5 0, R 0,177 0,137 +нет 0,5 0, dнач. dконеч знак перестан овка Из анализа таблицы следует, что непосредственно в структуру "базового" НМО не переходят следующие структуры НМО: R631A3, R633A3, R661A3, R663A3, R671A3-R673A3. Таблица П45. Результат перевода структур НМО, обученных при помощи "мутационного" алгоритма и не переходящих непосредственно в структуру N613A3, в структуру других НМО R631 R633 R661 R663 R671 R672 R673 611 dнач. dконеч. знак переста новка 0.187 0.049 -нет 0,03 1, 0,198 0,084 -нет 0,06 1, 0,175 0,050 +да 0,07 3, 0,182 0,085 -да 0,09 1, 0,215 0,093 -нет 0,03 1, 0,195 0,082 -+ да 0,05 1, 0,188 0,065 -+ да 0,06 1, Следовательно, схемой (рис. ).

R611,R612 R621-R623 R переход структур НМО, обученных при помощи "мутационного" алгоритма, в структуру НМО N613А3 можно представить R633 R631 N613 N611 R661 R663 R671-R R641-R643 R651-R653 R Рис.П.9. Переход структур НМО, обученных выполнению функции А3 при помощи "мутационного" алгоритма в структуру "базового" НМО N613А3.

Далее в таблицах П46-П49 представлены результаты перевода структур НМО, сформированных под действием "мутационного" давления в структуру НМО 613А3. Таблица П46.

Sm61 0,069 0,069 ++ нет 0,12 1,41 Sm62 0,211 0,106 -нет 0,5 1,29 да 0,5 0,12 Sm63 0,205 0,165 -да 0,5 0,13 Sm64 0,212 0,212 ++ Sm62 0,248 0,112 -нет 0,25 1,16 Sm63 0,218 0,084 -нет 0,04 1,02 Sm64 0,207 0,142 ++ да 0,03 1, Sm dнач. dконечн. знак перестановка Таблица П47.

St 0,206 0,110 -да 0,15 1, St 0,208 0,1 -нет 0,4 1, St 0,169 0,084 -нет 0,18 1, St 0,152 0,095 ++ да 0,11 01, St 0,213 0,229 +да 0,5 0, dнач. dконечн. знак перестан-ка St65 St61 0,194 0,114 -+ нет 0,14 1, Таблица П48.

Sc 0,229 0,106 -нет 0,35 1, Sc 0,236 0,121 -нет 0,15 1, Sc 0,219 0,106 -нет 0,25 1, Sc 0,182 0,102 ++ да 0,2 1, Sc 0,213 0,117 -да 0,15 1, dнач. dконечн. знак перестановка Таблица П49.

N Sg 0,07 0,07 ++ нет 0,19 1, Sg 0,187 0,084 -нет 0,25 1, Sg 0,159 0,07 -нет 0,19 1, Sg 0,128 0,063 ++ да 0,16 1, Sg 0,142 0,071 -+ да 0,20 1, dнач. dконечн. знак перестановка Таблица П 50. Результаты перевода структур, обученных выполнению функции С4, в структуру "базового" НМО 621С4. 611 612 613 614 61 622 623 624 0,286 0,088 -нет 0,04 1,09 631 0,019 0,019 ++ нет 0,03 1,36 0,298 0,022 -нет 0,03 3,44 632 0,034 0,034 ++ нет 0,05 1,61 0,246 0,210 +да 0,2 0,04 633 0,047 0,047 ++ нет 0,03 1,12 0,239 0,225 -+ да 0,2 0,04 634 0,035 0,035 ++ нет 0,03 1,22 0,216 0,204 +да 0,2 0,07 63 0,085 0,085 ++ нет 0,06 1,25 0,03 0,03 ++ нет 0,03 2,30 641 0,223 0,052 -да 0,03 2,31 0,101 0,101 ++ да 0,03 1,32 642 0,224 0,213 -+ нет 0,20 0,07 0,043 0,043 ++ нет 0,03 1,64 64 0,181 0,083 -да 0,14 1,34 0,079 0,079 ++ нет 0,04 1,01 651 0,229 0,039 +да 0,04 1, dнач. dконеч.

знак переста новка dнач. dконеч.

знак переста новка 121 0,229 0,039 +да 0,20 0, 0,234 0,139 -+ нет 0,20 0, 0,205 0,081 +да 0,20 1, 0,225 0,201 -+ да 0,20 0, 0,308 0,082 ++ да 0,20 0, 0,296 0,033 ++ да 0,03 1, 0,268 0,081 ++ да 0,03 1, 0,248 0,216 -да 0,20 0, 0,303 0,207 -нет 0,20 0, dнач. dконеч.

знак переста новка 0,244 0,216 -нет 0,20 0, 0,178 0,178 ++ да 0,20 0, 0,075 0,075 ++ да 0,20 1, 0,084 0,084 ++ да 0,20 0, dнач. dконеч.

знак переста новка Из анализа таблицы следует, что непосредственно в структуру НМО Net621С4 не переходят структуры НМО Net 613C4, 614C4, 61C4, 642С4, 652С4, 653С4, 65С4, 661С4, 664С4, 665С4, 671С4, 672С4, 675С4. Таблица П51. Результаты перевода структур, выполняющих функцию С4 и непосредственно не переходящих в структуру Net621С4, в структуры промежуточных НМО. 614 671 61 664 652 65 0,099 0,099 ++ да 0,18 1,23 0,231 0,032 +да 0,07 1,52 0,078 0,078 ++ да 0,06 1,35 614 664 dнач. dконеч.

знак переста новка dнач.

знак 0,215 0,052 -+ нет 0,06 1, dнач. dконеч.

знак переста новка 0,191 0,075 +нет 0,11 1, 0,15 0,042 +нет 0,06 1, dнач. dконеч.

знак переста новка 0,247 0,058 +нет 0,27 1, dконеч.

переста новка Таблица П52. Результаты перевода структур, выполняющих функцию С4 и непосредственно не переходящих в структуру Net621С4, в структуры промежуточных НМО. 661 665 653 672 675 661 665 0,239 0,102 -да 0,18 1, dнач. dконеч.

знак переста новка dнач. dконеч.

знак переста новка 0,072 0,072 ++ нет 0,16 1, dнач. dконеч.

знак переста новка 0,250 0,089 +нет 0,11 1, 0,354 0,16 ++ да 0,2 1, dнач. dконеч.

знак переста новка 0,161 0,161 ++ нет 0,27 1, Применение преобразований к структурам, выполняющим разные функции. Таблица П53. Сравнение структур, выполняющих функции А3 и С4. Значение 0,3.

611С4 612С4 613С4 614С4 61С4 617А3 611С4 612С4 613С4 614С4 61С 61А dнач.

знак 0, 0,243 0,169 -нет 0,07 0, 612С 0,172 0,172 ++ нет 0,05 0, 613С 0,160 0,160 ++ да 0,08 0, 614С 0,149 0,149 ++ да 0,13 0, 61С 0,240 0,201 -+ да 0,09 0, 621С 0,237 0,191 -нет 0,11 0, 622С 0,195 0,195 ++ нет 0,05 0, 623С 0,171 0,158 -+ да 0,77 0, 624С 0,162 0,157 +да 0,49 0, 62С dконе.. 0, -+ да 0,09 0, 611С4 619А переста новка рассто яние 62А dнач.

знак переста новка 0, 0,196 0,121 +да 0,1 0, 0,220 0,184 -+ нет 0,68 0, 0,163 0,154 -+ нет 0,1 0, 0,163 0,150 -+ нет 0,67 0, 0,245 0,125 -+ нет 0,1 0, 0,229 0,120 +нет 0,07 0, 0,199 0,130 +нет 0,11 0, 0,214 0,106 +нет 0,13 0, 0,208 0,128 +0-нет 0,17 0, dконе.. 0, +да 0,1 0, рассто яние Таблица П54. Сравнение структур, выполняющих функции А3 и С4. Значение 0,3.

617А3 621С4 622С4 623С4 624С4 62С4 619А3 621С4 622С4 623С4 624С4 62С dнач.

знак перес-ка 0, 0,193 0,193 ++ нет 0,12 0, 612С 0,199 0,130 +нет 0,11 0, 613С 0,214 0,106 +нет 0,08 0, 614С 0,194 0,168 -+ да 0,17 0, 61С dнач.

знак перес-ка 0, 0,204 0,128 -+ да 0,08 0, 632С 0,189 0,128 -+ да 0,08 0, 633С 0,191 0,106 -+ да 0,08 0, 634С 0,189 0,126 +да 0,31 0, 63С dконе.. 0, ++ нет 0,11 0, 611С4 62А dконе.. 0, -+ да 0,12 0, 631С4 63А рассто яние рассто яние dнач.

знак перес-ка 0, 0,166 0,121 -+ нет 0,10 0, 612С 0,237 0,186 +да 0,65 0, 613С 0,197 0,158 +да 0,14 0, 614С 0,119 0,154 -+ да 0,69 0, 61С dнач.

знак перес-ка 0, 0,216 0,149 +нет 0,09 0, 622С 0,205 0,148 +нет 0,09 0, 623С 0,211 0,144 +нет 0,009 0, 624С 0,180 0,139 +нет 0,08 0, 62С dконе.. 0, -+ нет 0,11 0, 611С4 63А dконе.. 0, +нет 0,11 0, 621С4 63А рассто яние рассто яние dнач.

знак перес-ка 0, 0,173 0,155 -+ нет 0,07 0, 0,226 0,172 -нет 0,05 0, 0,189 0,154 -нет 0,06 0, 0,181 0,142 -нет 0,18 0, dнач.

знак перес-ка 0, 0,219 0,157 +нет 0,09 0, 0,192 0,175 -+ да 0,09 0, 0,203 0,140 +нет 0,08 0, 0,201 0,158 +да 0,10 0, dконе.. 0, +да 0,08 0, dконе.. 0, +нет 0,10 0, рассто яние рассто яние Таблица П55. Сравнение структур, выполняющих функции А3 и С4. Значение 0,3.

631С4 617А3 632С4 633С4 634С4 63С4 631С4 619А3 632С4 633С4 634С4 63С dнач.

знак перес-ка 0, 0,186 0,186 ++ нет 0,14 0, 0,185 0,185 ++ нет 0,21 0, 0,186 0,186 ++ нет 0,23 0, 0,168 0,144 -да 0,17 0, dнач.

знак перес-ка 0, 0,205 0,116 +да 0,31 0, 0,194 0,114 +да 0,24 0, 0,198 0,112 +да 0,26 0, 0,175 0,108 +да 0,27 0, dконе.. 0, ++ нет 0,2 0, dконе.. 0, +да 0,26 0, рассто яние рассто яние Таблица П56. Перевод структур контрастированных НМО в неконтрастированные.

611А3 611А3 контраст 612А3 612А3 контраст 611А3 612А3 1031А3 1031А3 контр.

611А3 контр.

1031А3 контр.

dнач. dконеч.

знак перес-ка 0,149 0,149 ++ нет 0,12 1, dнач. dконеч.

знак перес-ка 0,115 0,115 ++ нет 0,19 1, dнач. dконеч.

знак перес-ка 0,024 0,024 ++ нет 0,06 1, dнач. dконеч.

знак перес-ка 0,115 0,115 ++ да 0,04 1, dнач. dконеч.

знак перес-ка 0,160 0,08 +да 0,10 1,

Pages:     | 1 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.