Neurex

Ivo Vondrak Apps

Meer oor hierdie app

Neurex is 'n kundigestelsel gebaseer op 'n meerlaagige neurale netwerk. Die era van neurale netwerke en konnektiwiteit bied 'n nuwe perspektief op die verkryging van betroubare kennis vir besluitnemingsondersteuning en die gebruikersvriendelike toepassing daarvan. Tradisionele kundigestelsels, wat reëlgebaseerd en/of raamgebaseerd is, staar dikwels uitdagings in die gesig om 'n betroubare kennisbasis te skep. Neurale netwerke kan hierdie probleme oorkom. Dit is moontlik om 'n kennisbasis sonder kundiges te skep, slegs deur dataversamelings te gebruik wat die opgeloste area beskryf, of met kundiges wie se kennis tydens die leerproses geverifieer kan word. Die kundigestelsel se gebruiksproses kan soos volg uiteengesit word:

1. Definisie van die Neurale Netwerktopologie: Hierdie stap behels die definisie van die aantal invoer- en uitvoerfeite, sowel as die bepaling van die aantal verborge lae.

2. Formulering van Invoer- en Uitvoerfeite (Eienskappe): Elke feit is gekoppel aan 'n neuron in die invoer- of uitvoerlaag. Die reeks waardes vir elke eienskap word ook gedefinieer.

3. Definisie van die Opleidingstel: Patrone word ingevoer deur waarheidswaardes (bv. 0-100%) of waardes uit die reeks wat in die vorige stappe gedefinieer is, te gebruik.
4. Leerfase van die Netwerk: Die gewigte van die verbindings (sinapse) tussen neurone, die hellings van die sigmoïedfunksies en die drempels van die neurone word bereken met behulp van die Terugvoortplanting (BP) metode. Opsies is beskikbaar om parameters vir hierdie proses te definieer, soos die leertempo en die aantal leersiklusse. Hierdie waardes vorm die kundige stelsel se geheue of kennisbasis. Die leerproses se resultate word vertoon met behulp van die gemiddelde kwadraatfout, en die indeks van die ergste patroon en sy persentasie fout word ook getoon.
5. Konsultasie/Afleiding met die Stelsel: In hierdie fase word die waardes van die invoerfeite gedefinieer, waarna die waardes van die uitvoerfeite onmiddellik afgelei word.