Лаб_раб_Создание_оглавлен_2

Глава 2. Модуль Neural Analyzer
Введение
Модуль Neural Analyzer, входящий в состав пакета Deductor Professional,
представляет собой систему анализа данных на основе многослойных
нейронных сетей.
2.1. Краткие сведения о нейронных сетях
Нейронные сети (НС) представляют собой вычислительные структуры,
моделирующие простые биологические процессы, аналогичные процессам, происходящим в человеческом мозге. НС - это распределенные и
параллельные системы, способные к адаптивному обучению путем
реакции на положительные и отрицательные воздействия. В основе
построения НС лежит элементарный преобразователь, называемый
искусственным нейроном или просто нейроном по аналогии с его биологическим прототипом.
Для лучшего понимания принципов работы и построения НС, рассмотрим строение биологического нейрона.
2.1.1 Биологический нейрон
Нервная система и мозг человека состоят из особых нервных клеток нейронов, соединенных между собой нервными волокнами, которые
способны передавать электрические импульсы между нейронами. Все
процессы мышления, управления действиями, а также процессы передачи раздражения от зрительного, слухового аппаратов и кожи реализованы в живом организме посредством передачи электрических сигналов
между нейронами.
2.1.2. Структура и свойства искусственного нейрона
Искусственный нейрон является составной частью
нейронной сети. Структурная схема нейрона
представлена на рис. 2.2.
2.2.
Запуск модуля Neural Analyzer
В отличие от модуля Cube Analyzer, который может быть запущен в 2-х
режимах - пользовательском и административном, для модуля Neural
Analyzer подобное решение не предусмотрено. Запустить модуль можно
следующими способами:
2.3.
Начало работы с модулем Neural Analyzer
Работа с модулем Neural Analyzer может производиться в двух направлениях. Первое - практическое использование уже созданной и обученной
НС. Оно заключается в формировании и подаче на вход сети рабочего
множества, результаты обработки которого сетью представляются в виде
таблицы и, при необходимости, могут быть экспортированы в другое
приложение для дальнейшей обработки или сохранены в виде файла
определенного формата. Второе направление заключается в создании и
обучении новой НС. В рамках данного направления необходимо выбрать
тип НС, разработать конфигурацию, сформировать обучающую выборку
и обучить сеть. После этого, результаты обучения сети должны быть
оценены и сделан вывод о целесообразности и эффективности ее использования. Оценка результатов обучения может быть произведена на основе
статистических характеристик значений выходов сети и соответствующих
графиков. В процессе работы с Мастером обучения пользователь может
изменять параметры обучающей выборки и самого процесса обучения.
Однако, следует отметить, что как процесс создания и обучения новой
НС, так и практическое использование готовой требует подключения
источников данных.
2.4. Создание НС и подключение к источникам данных
Чтобы приступить к созданию новой НС, следует воспользоваться командой Файл/Создать или щелкнуть по соответствующей кнопке Q на
панели инструментов. В результате закрываются все открытые окна, и
начинает работать Мастер подключения, который извлекает данные из
источника, преобразуя их к формату, принятому в приложениях пакета
Deductor. По окончании работы Мастера подключения, запускается
Мастер обучения, который позволит обучить новую НС.
2.4.1. Мастер подключения
Мастер подключения представляет собой удобный механизм выбора и настройки
источника данных для обучения. Кроме этого Мастер подключения преобразует данные из
источника к формату, используемому в приложениях, входящих в пакет Deductor. Это
облегчает пользователю задачу анализа данных при помощи различных аналитических
инструментов. Мастер подключения начинает свою работу сразу после выбора команды
Файл/Создать и на экране открывается окно Подключиться к источнику дан
Оглавление