Neurex

Ivo Vondrak Apps

Всичко за това приложение

Neurex е експертна система, базирана на многослойна невронна мрежа. Ерата на невронните мрежи и конекционизма предлага нова перспектива за получаване на надеждни знания за подпомагане на вземането на решения и тяхното лесно за потребителя приложение. Традиционните експертни системи, които са базирани на правила и/или рамки, често се сблъскват с предизвикателства при създаването на надеждна база от знания. Невронните мрежи могат да преодолеят тези трудности. Възможно е да се създаде база от знания без експерти, използвайки единствено колекции от данни, които описват решената област, или с експерти, чиито знания могат да бъдат проверени по време на процеса на обучение. Процесът на използване на експертната система може да бъде очертан по следния начин:

1. Дефиниране на топологията на невронната мрежа: Тази стъпка включва дефиниране на броя на входните и изходните факти, както и определяне на броя на скритите слоеве.

2. Формулиране на входни и изходни факти (атрибути): Всеки факт е свързан с неврон във входния или изходния слой. Дефинира се и диапазонът от стойности за всеки атрибут.

3. Дефиниране на обучителния набор: Шаблоните се въвеждат с помощта на стойности на истинност (напр. 0-100%) или стойности от диапазона, дефиниран в предишните стъпки.
4. Фаза на обучение на мрежата: Теглата на връзките (синапсите) между невроните, наклоните на сигмоидните функции и праговете на невроните се изчисляват с помощта на метода на обратно разпространение (BP). Налични са опции за дефиниране на параметри за този процес, като например скоростта на обучение и броя на циклите на обучение. Тези стойности формират паметта или базата знания на експертната система. Резултатите от процеса на обучение се показват с помощта на средноквадратичната грешка, а индексът на най-лошия модел и процентната му грешка също се показват.

5. Консултация/Изводи със системата: В тази фаза се дефинират стойностите на входните факти, след което стойностите на изходните факти се извеждат незабавно.