Была выполнена работа по классификации растений по признакам строения фотосинтетического аппарата. Использовался файл данных URAL, содержащий информацию о 195 растениях по 29 основным признакам. Данные собраны Ивановой Л. и Пьянковым В. (УрГУ). Задачей работы было найти оптимальное количество классов.
        Для этого было обучено несколько серий нейронных сетей, каждая из 100 сетей. Обучены серии для разделения на число классов от 2 до 20 при прочих одинаковых начальных условиях. Вычислялись минимальная и максимальная оценки, средняя значимость, а также число лучших совпадений по выбранному полю. При различных начальных условиях для одного числа классов выше перечисленные данные, как этого и следовало ожидать, оказались практически одинаковыми.
        По таблицам зависимостей оценок и числа аналогов от количества классов при разбиении были построены графики зависимости оценки от числа классов. При числе классов большем 17, график оценки становятся близкими к 0, в масштабе графика, также резко снижается скорость падения оценки. Из этого можно сделать вывод, что дальнейшее увеличение числа классов не приводит к существенному улучшению результатов. Анализ графика показывает, что близко к оптимальному число классов десять, поскольку это первое число на достаточно пологом участке графика.
        Для выполнения работы использовался нейроимитатор MDN, использующий модифицированный метод динамических ядер.

Литература:

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Наука, 1996