Студопедия — Пакет Excel Neural Package
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Пакет Excel Neural Package






Семейство продуктов Excel Neural Package расширяет функциональные возможности широко распространенного средства работы с данными Microsoft Excel 97 (и выше), предоставляя в распоряжение пользователя новейшие алгоритмы обработки данных, использующие последние достижения теории нейронных сетей. Технически семейство продуктов реализовано как набор надстроек (add-ins) над Microsoft Excel.

На текущий момент семейство продуктов Excel Neural Package состоит из двух независимых компонент:

· Winnet 3.0 - программа-эмулятор нейросети для построения нелинейных моделей, обобщающих эмпирические данные. Удобный и простой в использовании инструмент статистического прогнозирования.

· Kohonen Map 1.0 - программа для построения самоорганизующихся карт Кохонена. Удобный инструмент графического анализа многомерных данных.

В дальнейшем пакет предполагается дополнить новыми компонентами, в частности, для предсказания финансовых временных рядов.

Winnet 3.0 программно реализует распространенную архитектуру нейронной сети - многослойный персептрон. Предназначен для поиска и моделирования скрытых зависимостей в больших массивах численной информации, для которых в явном виде аналитические зависимости не известны.

Основные характеристики Winnet 3.0 приведены в табл. 3.3.

Таблица 3.3

Число строк данных, обрабатываемых программой 65536 (ограничение наложено Excel)
Число столбцов данных 256 (ограничение наложено Excel)
Преобразования входных данных Линейное, сигмоидальное, нормировка на среднее/дисперсию, нормировка на минимум/максимум
Возможность выявления релевантных переменных до стадии обучения нейронной сети Обеспечивается благодаря применению энтропийного анализа - алгоритма Boxcounting
Число слоев нейронной сети до 5
Число нейронов в каждом слое Зависит от количества свободной памяти
Используемые переходные функции Линейная, гиперболический тангенс
Возможность использования нейронов высоких порядков Позволяет строить более сложные модели данных
Используемые алгоритмы обучения Backpropagation с адаптивным выбором параметров обучения Rpropagation Алгоритмы обучения подключаются к Winnet 3.0 как внешние модули, поэтому их число не фиксировано

Winnet 3.0 имеет удобный графический интерфейс и обладает большими возможностями контроля за процессом обучения:

· отображение в процессе обучения графиков ошибок обучения и обобщения;

· отображение диаграмм рассеяния " реальное значение, предсказанное нейросетью" для каждого выхода нейронной сети;

· широкие возможности выбора тестового множества;

· остановка обучения по достижении различных критериев останова.

 







Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 2415. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Практические расчеты на срез и смятие При изучении темы обратите внимание на основные расчетные предпосылки и условности расчета...

Функция спроса населения на данный товар Функция спроса населения на данный товар: Qd=7-Р. Функция предложения: Qs= -5+2Р,где...

Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...

Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...

Правила наложения мягкой бинтовой повязки 1. Во время наложения повязки больному (раненому) следует придать удобное положение: он должен удобно сидеть или лежать...

ТЕХНИКА ПОСЕВА, МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ЧИСТЫХ КУЛЬТУР И КУЛЬТУРАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА МИКРООРГАНИЗМОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА БАКТЕРИЙ Цель занятия. Освоить технику посева микроорганизмов на плотные и жидкие питательные среды и методы выделения чис­тых бактериальных культур. Ознакомить студентов с основными культуральными характеристиками микроорганизмов и методами определения...

САНИТАРНО-МИКРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОДЫ, ВОЗДУХА И ПОЧВЫ Цель занятия.Ознакомить студентов с основными методами и показателями...

В теории государства и права выделяют два пути возникновения государства: восточный и западный Восточный путь возникновения государства представляет собой плавный переход, перерастание первобытного общества в государство...

Закон Гука при растяжении и сжатии   Напряжения и деформации при растяжении и сжатии связаны между собой зависимостью, которая называется законом Гука, по имени установившего этот закон английского физика Роберта Гука в 1678 году...

Характерные черты официально-делового стиля Наиболее характерными чертами официально-делового стиля являются: • лаконичность...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.01 сек.) русская версия | украинская версия