Модифікація класичної нейронної мережі ймовірнісного типу для розпізнавання «ідеального співрозмовника» серед користувачів соціальних мереж

Заголовок (російською):

Модификация классической нейронной сети вероятностного типа для распознавания « идеального собеседника » среди пользователей социальных сетей

Заголовок (англійською):

Modification of the classical probabilistic neural network to recognize the type of "ideal companion " among users of social networks

Автор(и):

Цюцюра С. В.

Терейковський І. А.

Палій С. В.

Ключові слова (укр):

дистанційне навчання, доуніверситетська підготовка іноземців, інформаційно-організаційне середовище, нейронні мережі, соціальна адаптація іноземців, соціальні мережі

Ключові слова (рус):

дистанционное обучение, доуниверситетская подготовка иностранцев, информационно-организационная среда, нейронные сети, социальна адаптация иностранцев, социальные сети

Ключові слова (англ):

distance learning pre-university preparation of foreigners, information and organizational environment, neural networks, social adaptation of foreigners, social networks

Анотація (укр):

Проаналізовано можливість використання різних типів нейронних мереж для розпізнавання «ідеального співрозмовника» серед користувачів соціальних мереж. Запропоновано навчання нейронних мереж на основі експертних знань у вигляді продукційних правил. Запропоновано модифікувати класичну нейронну мережу ймовірнісного типу. Проведене експериментальне дослідження використання розробленої моделі на практичному прикладі.

Анотація (рус):

Проанализирована возможность использования различных типов нейронных сетей для распознавания «идеального собеседника» среди пользователей социальных сетей. Предложено обучение нейронных сетей на основе экспертных знаний в виде продукционных правил. Предложено модифицировать классическую нейронную сеть вероятностного типа. Проведено экспериментальное исследование использования разработанной модели на практическом примере.

Анотація (англ):

Defined the most effective types of neural networks for identification an “ideal interlocutor” among users of social networks. Analyzed, the possibility of their use due to availability of educational example, which should be the expected value of the output signal. Proposed training of neural networks based on expert knowledge in the form of production rules. Considering the peculiarity of production rules of the particular class “ideal interlocutor”, proposed to modify the classical probabilistic neural network type, by introducing her intermediate filter layer. Considered use of the developed neural network on the practical example of recognition of “ideal interlocutor” among users of social network Facebook to involve distance learning system of Kyiv National University of Construction and Architecture. Conducted experimental research, showed the effectiveness of the developed model of artificial neural network.

Публікатор:

Київський національний університет будівництва і архітектури

Назва журналу, номер, рік випуску (укр):

Управління розвитком складних систем, номер 19, 2014

Назва журналу, номер, рік випуску (рус):

Управление развитием сложных систем, номер 19, 2014

Назва журналу, номер, рік випуску (англ):

Management of Development of Complex Systems, Number 19, 2014

Мова статті:

Українська

Формат документа:

application/pdf

Документ:

24.pdf

Дата публікації:

30 Сентябрь 2014

Номер збірника:

Розділ:

ІНФОРМАТИЗАЦІЯ ВИЩОЇ ОСВІТИ

Університет автора:

Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ

Литература:

1. Люгер Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание / Люгер Ф.; пер. с англ. Н. И. Галагана. – М.: Вильямс, 2003. – 864 с.

2. Руденко О.Г. Штучні нейронні мережі. Навч. посіб. / О.Г. Руденко, Є.В. Бодянський. – Харків: ТОВ "Компанія СМІТ", 2006. – 404 с.

3. Тарасенко В.П. Метод застосування продукціних правил для подання експертних знань в нейромережевих засобах розпізнавання мережевих атак на комп’ютерні системи / В.П. Тарасенко, О.Г. Корченко, І.А. Терейковський // Безпека інформації. 2013. – том 19, № 3. – С. 168-174.

4. Терейковський І. Нейронні мережі в засобах захисту комп’ютерної інформації / І. Терейковський. – К.: ПоліграфКонсалтинг. – 2007. – 209 с.

5. Ishikawa M. Rule Extraction by Successive Regularization / Proc. 1996 IEEE ICNN, Washington, DC, USA. Vol.2. – pp.1139-1143.

6. Sun R., Peterson T. Learning in Reactive Sequential Decision Tasks: the CLARION Model / Proc. 1996 IEEE ICNN, Washington, DC, USA. Plenary, Panel and Special Sessions Volume. – pp.70–75.

7. Палій С.В. Постановка задачі проектування системи дистанційної освіти для іноземних студентів / С.В.Палій // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля. Науковий журнал №6(136) Частина 1 – Луганськ: СНУ ім. В. Даля, 2009. – С. 309 – 312.

8. Палій С.В. Створення структурної моделі інформаційно-організаційного середовища підготовки та соціальної адаптації іноземних студентів / С.В.Палій // Управління розвитком складних систем. – 2011. – Вип. №8. – С. 112 – 116.

9. Палій С.В. Соціальні мережі як засіб комунікації електронного навчання / С.В.Палій // Управління розвитком складних систем. – 2013. – Вип. №13. – С. 152 – 156.

10. Белощицкий А.А. Информационные технологии в управлении научно-образовательным процессом высшего учебного заведения / А.А. Белощицкий, П.П. Лизунов, Л.Д. Мысник, Ю.Н. Тесля // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля. Науковий журнал №8 (126) Частина 1 – Луганськ: СНУ ім. В. Даля, 2008.
– С.287 – 293.

11. Палій С.В. Метод пошуку «ідеального співрозмовника» для користувачів інформаційно-організаційного середовища підготовки іноземців / С.В.Палій // Управління розвитком складних систем. – 2013. – Вип. 14. – С. 154 – 157.

12. Цюцюра С.В. Застосування нейронних мереж для розпізнавання «ідеального співрозмовника» серед користувачів соціальних мереж / С.В. Цюцюра, І.А. Терейковський, С.В.Палій // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава: ПолтНТУ. – 2013. – Вип. 4.(28). – С. 123-126.

References:

1. Liuher F. (2003). Yskusstvennыi yntellekt: stratehyy y metodы reshenyia slozhnыkh problem, 4-e yzdanye. Vyliams,. – 864 p.

2. Rudenko O.H., Bodianskyi Ye.V. (2006). Shtuchni neironni merezhi. Kharkiv: “Kompaniia SMIT” LTD, - 404p.

3. Tarasenko V.P., Korchenko O.H., Tereikovskyi I.A. (2013). Metod zastosuvannia produktsinykh pravyl dlia podannia ekspertnykh znan v neiromerezhevykh zasobakh rozpiznavannia merezhevykh atak na kompiuterni systemy. Bezpeka informatsii. – Vol. 19, #3, - pp. 168-174.

4. Tereikovskyi I.A. (2007). Neironni merezhi v zasobakh zakhystu kompiuternoi informatsii. Kyiv: PolihrafKonsaltynh. - 209 p.

5. Ishikawa M. (1996). Rule Extraction by Successive Regularization. IEEE ICNN, Washington, DC, USA. Vol.2. - pp.1139-1143.

6. Sun R., Peterson T. (1996). Learning in Reactive Sequential Decision Tasks: the CLARION Model. IEEE ICNN, Washington, DC, USA. Plenary, Panel and Special Sessions Volume. - pp. 70-75.

7. Paliy S.V. (2009). Postanovka zadachi proektuvannia systemy dystantsiinoi osvity dlia inozemnykh studentiv. Visnyk Skhidnoukrainskoho natsionalnoho universytetu im. V. Dalia. #6(136). Vol. 1, Luhansk: SNU im. V. Dalia, – pp. 309 -312.

8. Paliy S.V. (2011). Stvorennia strukturnoi modeli informatsiino-orhanizatsiinoho seredovyshcha pidhotovky ta sotsialnoi adaptatsii inozemnykh studentiv. Upravlinnia rozvytkom skladnykh system. #8. – pp. 112 – 116.

9. Paliy S.V. (2013). Sotsialni merezhi yak zasib komunikatsii elektronnoho navchannia. Upravlinnia rozvytkom skladnykh system. #13. – pp. 152 – 156.

10. Beloshchytskyi A.O., Lyzunov P.P., Mysnyk L.D., Teslia Yu.M. (2008). Ynformatsyonnыe tekhnolohyy v upravlenyy nauchno-obrazovatelnыm protsessom vыssheho uchebnoho zavedenyia. Visnyk Skhidnoukrainskoho natsionalnoho universytetu im. V. Dalia. #8(126). Vol. 1 – Luhansk: SNU im. V. Dalia. - pp. 287-293.

11. Paliy S.V. (2013). Metod poshuku «idealnoho spivrozmovnyka» dlia korystuvachiv informatsiino-orhanizatsiinoho seredovyshcha pidhotovky inozemtsiv. Upravlinnia rozvytkom skladnykh system. #14. - pp. 154 – 157.

12. Tsiutsiura S.V., Tereikovskyi I.A., Paliy S.V. (2013). Zastosuvannia neironnykh merezh dlia rozpiznavannia «idealnoho spivrozmovnyka» sered korystuvachiv sotsialnykh merezh. Systemy upravlinnia, navihatsii ta zviazku. Poltava: PoltNTU. # 4(28). - pp. 123-126.