Primjena neuronskih mreža u planiranju razvoja umreženih baza podataka : magistarski rad - Ferišak, Marko (M. Ferišak ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2000)
Neuralne mreže pokazale su se kao alat koji je davao dobre rezultate u područjima primjene u kojima su standardni pristupi imali poteškoća. U području telekomunikacija problemi adaptivnog usmjeravanja prometa definitivno mogu biti uspješnije rješavani primjenom logike usmjeravanja koja ima određenu "inteligenciju". Načini ostvarenja te "inteligencije" su upotreba učećih automata ili upotreba neuralnih mreža. Neuralne mreže i učeći automati se mogu kombinirati, tako da se neuralne mreže koriste kao adaptivna kritika za korekciju reakcija učećih automata. U tom slučaju radi se o specijalnom slučaju primjene neuralnih mreža za predviđanje vremenskih serija s on-line učenjem i reakcijama. Neuralne mreže se mogu implementirati hardverski ili kao softverska simulacija. Softverska simulacija razvijena u ovom radu obuhvaća definiciju topologije mreže, njeno funkcioniranje u normalnom režimu rada i učenje neuralne mreže po Back Propagation algoritmu. Područje baza podataka ima u današnje vrijeme sve veću i veću ulogu. U situaciji u kojoj se sve umrežuje i povezuje postojeće baze podataka ponekad su opasnosti da postanu izolirani "otoci" u inaće povezanim sistemima. Pri tome njihova primarna funkcija ostaje sačuvana, ali kod daljnjeg razvoja često je poželjno imati transparentan pristup do njihovih podataka. Radi toga razvijaju se skladišta podataka kao sistemi koji imaju uvid u podatke baze, ne ometaju i ne ugrožavaju njenu primarnu funkciju, a krajnjim korisnicima daju na uvid potrebne podatke. U ovom radu opisani su temeljni koncepti skladišta podataka. Ukratko su opisane metode potrebne za pristup bazama podataka i njihovo povezivanje sa ostatkom sistema. U samim skladištima podataka obično je dostupna ogromna količina podataka. Njihova organizacija se provodi na poseban način nazvan dimenzijski model podataka, a svrha upotrebe dimenzijskog modela je preglednost podataka i njihovo organiziranje na način koji ce biti razumljiv krajnjim korisnicima upoznatim s prikazanim procesom. Pokazano je da upotreba dimenzijskog modela podataka, iako se bazira na odvojenim zvjezdastim spojevima koji su još i raspodijeljeni po raznim odvojeno funkcionalnim komponentama skladišta podataka mora biti provedena tako da se poštuju usklađene dimenzije i standardne definicije činjenica, zato da bi se kasnije moglo kombinirati podatke iz raznih zvjezdastih spojeva. Jedan pristup rudarenju podataka je upotreba neuralne mreže za predviđanje vremenskih serija na osnovi povijesnih podataka o promatranom procesu dobivenih iz skladišta podataka. Ključne riječi: učeći automati, adaptivno usmjeravanje prometa, neuralne mreže, Back Propagation algoritam, baze podataka, relacijski model, skladišta podataka, dimenzijski model, predviđanje vremenskih serija