Оглавление
Введение 4
Глава 1. Психодиагностика и нейронные сети 13
1.1 Задачи и методы современной психодиагностики 13
1.2 Сущность интуитивного метода 16
1.3 Математические модели и алгоритмы психодиагностики 17
1.4 перспективные алгоритмы построения психодиагностических методик 23
1.5 методы восстановления зависимостей 25
1.6 алгоритмы и методы безусловной оптимизации 29
1.7 нейронные сети 36
1.7.1 Основные элементы 36
1.7.2 Структура сети 37
1.7.3 Прямое функционирование сети 37
1.7.4 Обучение сети 38
1.7.5 Обратное функционирование 39
Выводы главы 1 40
Глава 2. Решение нейросетями классических задач психодиагностики 41
2.1 Классический эксперимент 41
2.2 Оценка значимости вопросов теста 44
2.3 Контрастирование сети по значимости вопросов теста 46
2.4 Результаты экспериментов с контрастированными сетями 47
Выводы главы 2 48
Глава 3. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений 50
3.1 Проблема оценки взаимоотношений 50
3.2 Общая задача экспериментов 50
3.3 Применяемые в экспериментах психологические методики 51
3.4 Эксперименты по предсказанию группового статуса 53
3.5 Нейросетевое исследование структуры опросника 60
3.6 Оценка оптимизации задачника нейросетью с позиций теории информации 67
3.7 Эксперименты по предсказанию парных взаимоотношений 68
Выводы главы 3 69
Глава 4. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователями 71
4.1 Постановка проблемы 71
4.2 Аналитическое решение 72
4.3 Запись решения в идеологии нейросетей 74
4.4 Алгоритмическая часть 76
4.5 Оценка информационной емкости нейронной сети при помощи выборочной константы Липшица 82
4.6 Соглашение о терминологии 84
4.7 Компоненты сети 85
4.8 Общий элемент сети 85
4.9 Вход сети 87
4.10 Выход сети 87
4.11 Синапс сети 88
4.12 Тривиальный сумматор 89
4.13 Нейрон 89
4.14 Поток сети 91
4.15 Скомпонованная полутораслойная поточная сеть 92
Выводы по главе 4. 94
ВЫВОДЫ 95
ЛИТЕРАТУРА 98
Программа-имитатор полутораслойной сети 107
Программа расчета социометрических показателей 115
Психологический опросник А.Г. Копытова 118