Francesco GIORDANO | Progetti

MODELLI BASATI SU RETI NEURALI ARTIFICIALI: PROBLEMI DI IDENTIFICAZIONE

Il piano della ricerca sarà articolato nelle seguenti fasi.1) verrà effettuata una ricognizione della letteratura esistente sull'argomento finalizzata alla creazione di un database bibliografico ed una rassegna dei più recenti sviluppi sulle tematiche del progetto.2) Verranno individuati, analizzati e discussi, anche a scopo di confronto, i differenti approcci al problema della selezione del modello evidenziandone i diversi presupposti metodologici.3) Si imposterà il problema utilizzando un approccio basato su test statistici sia per la selezione delle variabili di input che sul numero e tipo di neuroni del livello intermedio. 4) Nel contesto precedente, si affronteranno i problemi relativi alla stima computazionalmente efficiente del modello rete neurale ricorrendo ad algoritmi che si avvantaggiano della natura multicore e multiprocessore dei moderni calcolatori. Si valuterà inoltre l'utilizzo di procedure di stima per modelli rete neurale che presentano un carico computazionale equivalente a quello di modelli lineari. 5) Si valuterà la possibilità di implementare una procedura, basata su una sequenza di test, che permetta di selezionare il modello in base alla sua accuratezza previsiva ed allo stesso tempo possa essere costruita in modo da evitare il problema del data snooping. 6) La procedura precedente potrà essere resa operativa mediante l’implementazione di tecniche di ricampionamento per la stima consistente della distribuzione campionaria delle statistiche test coinvolte.