Neurex

Ivo Vondrak Apps

Sobre l'aplicació

Neurex és un sistema expert basat en una xarxa neuronal multicapa. L'era de les xarxes neuronals i el connexionisme ofereix una nova perspectiva per obtenir coneixement fiable per al suport a la presa de decisions i la seva aplicació fàcil d'utilitzar. Els sistemes experts tradicionals, que es basen en regles i/o en marcs, sovint s'enfronten a reptes a l'hora de crear una base de coneixement fiable. Les xarxes neuronals poden superar aquestes dificultats. És possible crear una base de coneixement sense experts, utilitzant únicament col·leccions de dades que descriuen l'àrea resolta o amb experts el coneixement dels quals es pot verificar durant el procés d'aprenentatge. El procés d'ús del sistema expert es pot resumir de la següent manera:

1. Definició de la topologia de la xarxa neuronal: Aquest pas implica definir el nombre de fets d'entrada i sortida, així com determinar el nombre de capes ocultes.
2. Formulació de fets d'entrada i sortida (atributs): Cada fet està vinculat a una neurona a la capa d'entrada o sortida. També es defineix el rang de valors per a cada atribut.
3. Definició del conjunt d'entrenament: Els patrons s'introdueixen utilitzant valors de veritat (per exemple, 0-100%) o valors del rang definit als passos anteriors. 4. Fase d'aprenentatge de la xarxa: Els pesos de les connexions (sinapsis) entre neurones, els pendents de les funcions sigmoides i els llindars de les neurones es calculen mitjançant el mètode de retropropagació (BP). Hi ha opcions disponibles per definir paràmetres per a aquest procés, com ara la taxa d'aprenentatge i el nombre de cicles d'aprenentatge. Aquests valors formen la memòria o base de coneixement del sistema expert. Els resultats del procés d'aprenentatge es mostren mitjançant l'error quadràtic mitjà, i també es mostra l'índex del pitjor patró i el seu percentatge d'error.

5. Consulta/Inferència amb el sistema: En aquesta fase, es defineixen els valors dels fets d'entrada, després dels quals es dedueixen immediatament els valors dels fets de sortida.