Табличная реализация искусственной нейронной сети радиальных базисных функций для классификации образцов
Authors: АНИКИНА О В. , ГУЩИНА О М. , ПАНЮКОВА Е В. , РОГОВА Н Н. 
Published: January 2025

В работе представлена разработка и исследование нового конструктивного алгоритма построения моделей для классификации образцов с использованием искусственной нейронной сети с радиальными базисными функциями в среде табличного процессора Microsoft Excel без программирования на VBA. Предложенный алгоритм может быть рассмотрен как наиболее эффективный способ решения задач классификации с использованием искусственных нейронных сетей, поскольку построенная таким образом модель легко расширяется и модифицируется, что способствует применению ее для решения множества однотипных задач. Создание табличных моделей посредством предложенного алгоритма существенно расширяет возможности электронных таблиц, как простой и эффективной среды моделирования и визуализации данных. Приводятся разработанная табличная модель искусственной нейронной сети с радиальными базисными функциями, а также общие рекомендации по ее расширению, модификации и применению в задачах классификации. Показаны результаты классификации RBF-сетью неизвестных образцов на базе набора учебных вектор-образцов. К достоинствам представленной в статье табличной модели можно отнести ее исключительную наглядность, что может быть эффективно использовано в учебном процессе с целью изучения особенностей алгоритмов работы нейронных сетей. Разработанная технология табличного моделирования алгоритмов классификации образцов представляет наибольший интерес для учебных целей, обеспечивая обучающимся неограниченный доступ к структурам данных и алгоритмам их обработки, а также наглядно отображая в динамическом режиме промежуточные и выходные результаты моделирования. Предложенный алгоритм построения моделей может быть также интересен специалистам в предметной области, не владеющим языками программирования.

The development and study of a new constructive algorithm for constructing models for sample classification using an artificial neural network with radial basis functions in a Microsoft Excel spreadsheet environment without VBA programming is presented in the subsequent work. The algorithm presented can be considered the most effective method for solving classification problems using artificial neural networks, since a model constructed in this manner is easily expanded and modified, which facilitates its application to solve many similar problems. Creating table models using this algorithm significantly expands the functionality of spreadsheets as a simple and efficient data modeling and visualization tool. The developed table model of an artificial neural network with radial basic functions and the general recommendations about her expansion, modification and application are provided in problems of classification. Results of classification by RBF network of unknown samples based on set educational a vector samples are shown. The tabular model, which is presented in the article, has multiple advantages including its exceptional visibility, which can be effectively used in the educational process for the purpose of studying algorithmic features of neural network operations. Table modeling technology developed for classification algorithms is highly useful for educational purposes, as it provides students with unlimited access to data structures and the algorithms necessary for their processing. Further, it visually displays the intermediate dynamic mode as well as output simulation results. The offered algorithm of creation of models can be also interesting to the experts in subject domain who aren't knowing programming languages.