Биография Автореферат Библиотека Ссылки
Биография в иллюстрациях Результаты поиска в Internet
julia@ukrtop.com

Соломка Юлия Игоревна

Факультет: Вычислительная техника и информатика
Кафедра: Прикладная математика и информатика
Специальность: Программное обеспечение автоматизированных систем
Группа: ПО-99а
Тема магистерской работы: Исследование применимости генетических алгоритмов для оптимизации нейросетевых систем
Руководитель: доцент, Федяев Олег Иванович
Главная ДонНТУ Магистры ДонНТУ

    В данном разделе представлен анализ результатов поиска в Internet информации  
по теме магистерской работы.

Ключевое слово

Google

Rambler

Yandex

27.02.04

28.05.04

27.02.04

28.05.04

27.02.04

28.05.04

Раздел - Нейронные сети
"входные сигналы" 4 390 4 120 5 609 6 762 7 584 8 542
"нейронная сеть" 3 140 2 720 2 919 3 518 3 889 4 180
"обучение нейронных сетей" 206 196 174 365 271 488
"оптимизация нейронных сетей" 10 8 9 10 11 8
"структура нейронных сетей" 85 59 91 97 150 148
"упрощение нейронных сетей" 6 7 9 9 20 19
"evolving network architectures" 239 235 1 3 4 4
"evolving neural networks" 3 080 2 270 22 24 31 23
"evolving weights" 78 73 - - - -
Раздел - Генетический алгоритмы
"генетический алгоритм" 2 090 1 747 1 104 1238 1 441 1536
"оператор мутации" 70 67 48 55 80 82
"оператор селекции" 22 18 9 8 22 11
"оператор скрещивания" 26 23 34 20 9 27
"популяция" 23 900 23 100 113 557 138 837 154 180 164 753
"применение генетических алгоритмов" 182 185 236 168 142 257
"direct encoding" 8 740 11 900 17 26 55 84
"genetic algorithm" 462 000 206 000 1 720 1 079 2 701 1 491
"grammatical encoding" 892 912 10 8 4 6
Раздел - Другое
"задача оптимизации" 1 910 1 800 1 853 2 221 3 716 2 850
"метод оптимизации" 975 849 1 195 1 310 1 916 2 074
"optimization" 8 300 000 9 230 000 61 718 73 542 194 250 231 962

Анализ результатов поиска в Internet
      По данным представленным в таблице видно, что материала в сети Интернет представлено достаточно много. Однако подавляющее большинство ссылок, содержат вводную информацию: терминология теории нейронных сетей или генетических алгоритмов, описание моделей НС, решаемые задачи и прогнозы на будущее. Научных исследований и разработок приведено недостаточно, чтобы сделать какие-то определенные выводы по изучаемому вопросу. Это еще раз подтверждает актуальность выбранной темы

  1.       Google - является достаточно эффективным и дает хорошие результаты поиска, особенно англоязычной информации. Быстрый поиск. Релевантность информации у этой поисковой системы довольно высокая.
  2.       Rambler - данная поисковая система выдала меньшее количество ссылок. Некоторые были отмечены, как полезные, при написании магистерской работы. Очень медленный поиск.
  3.       Yandex - в результате поиска было выдано большое количество ссылок, однако среди такого огромного потока информации полезные ссылки найти очень трудно.

Методика поиска в Internet
      При поиске информационных ресурсов выбирались фразы и слова по теме магистерской работы, по которым производился поиск. Так как терминология теории нейронных сетей и генетических алгоритмов тесно пересекается с терминологией генетики, биологии, зоологии и т.п., то при поиске информации необходимо конкретизировать понятия и вводить:
                  "оператор мутации" вместо "мутация"
      В противном случае поисковые системы выдают огромное количество ссылок (как, например, в случае "популяция" или "optimization").
      Полученные документы сортировались по дате и полноте представленной информации,а затем произвольным образом просматривались "самые новые и интересные" документы. Приведенную методику считаю эффективной.