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Genetische Modellierung von Künstlichen Neuronalen Netzen
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Derigs, Ulrich Schirp, Gunnar |
| Copyright Year | 1997 |
| Abstract | ZusammenfassungKünstliche Neuronale Netze (KNN) haben sich für eine automatisierte Klassifikation, wie sie etwa bei der Kreditwürdigkeitsprüfung durchzuführen ist, als Alternative zu klassischen statistischen Methoden etabliert. Während die KNN-Typ-spezifischen Lernverfahren, wie etwa das Back-Propagation-Verfahren bei Multi-Layer-Perceptron-Netzen dabei anwendungsdomänenunabhängig und auch instanzunabhängig definiert sind, stellt die Konfiguration des spezifischen KNN für eine konkrete Anwendung ein Entscheidungsproblem dar, das jeweils in Abhängigkeit der Anwendungsdomäne (Kreditwürdigkeitsprüfung) und der konkreten Instanz (unternehmenspezifische Kennzahlensysteme) zu lösen ist. Für dieses Konfigurationsproblem, das in der Literatur noch nicht umfassend behandelt wurde, wird in dieser Arbeit mit dem “Genetic Modeling” ein Ansatz vorgestellt, bei dem eine passende Netzkonfiguration mittels eines Genetischen Algorithmus ebenfalls aus historischem Wissen “gelernt” wird. Wir berichten über erste empirische Ergebnisse beim Einsatz zur Kreditwürdigkeitsprüfung mittels LVQ-KNN.AbstractArtificial neural nets (ANN) have been applied successfully to various classification problems like credit evaluation etc. While the ANN-specific learning strategies and algorithms are independent from the application domain and the problem instance, the configuration of an ANN is a design and decision problem which should take into account the specific problem domain (i.e. credit evaluation) and the specific instantiation (i.e. given set of indicators). In this article we show how to apply “Genetic modeling” to this configuration problem, i.e. we show how suitable ANN-configurations can be constructed in an evolutionary manner using a genetic algorithm. We report on empirical results for the application to the configuration of LVQ-ANN for credit evaluation. |
| Starting Page | 285 |
| Ending Page | 293 |
| Page Count | 9 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.1007/BF01539787 |
| Alternate Webpage(s) | https://page-one.springer.com/pdf/preview/10.1007/BF01539787 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.1007/BF01539787 |
| Volume Number | 19 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
