Neurex

Ivo Vondrak Apps

Rakenduse teave

Neurex on ekspertsüsteem, mis põhineb mitmekihilisel närvivõrgul. Neuraalvõrkude ja konnektsionismi ajastu pakub uut vaatenurka usaldusväärsete teadmiste hankimisele otsuste toetamiseks ja nende kasutajasõbralikuks rakendamiseks. Traditsioonilised ekspertsüsteemid, mis on reeglipõhised ja/või raamipõhised, seisavad sageli silmitsi väljakutsetega usaldusväärse teadmusbaasi loomisel. Neuraalvõrgud saavad neist raskustest üle. Teadmusbaasi on võimalik luua ilma ekspertideta, kasutades ainult lahendatavat valdkonda kirjeldavaid andmekogumeid või ekspertidega, kelle teadmisi saab õppeprotsessi käigus kontrollida. Ekspertsüsteemi kasutusprotsessi saab kirjeldada järgmiselt:

1. Neuraalvõrgu topoloogia määratlemine: See samm hõlmab sisend- ja väljundfaktide arvu määratlemist ning peidetud kihtide arvu määramist.
2. Sisend- ja väljundfaktide (atribuutide) formuleerimine: Iga fakt on seotud neuroniga sisend- või väljundkihis. Samuti on määratletud iga atribuudi väärtuste vahemik.
3. Treeningkomplekti määratlemine: Mustrid sisestatakse tõeväärtuste (nt 0–100%) või eelmistes etappides määratletud vahemiku väärtuste abil. 4. Võrgu õppimise faas: Neuronitevaheliste ühenduste (sünapside) kaalud, sigmoidfunktsioonide tõusud ja neuronite läviväärtused arvutatakse tagasilevimise (BP) meetodi abil. Selle protsessi parameetrite, näiteks õppimiskiiruse ja õppimistsüklite arvu, määratlemiseks on saadaval valikud. Need väärtused moodustavad ekspertsüsteemi mälu või teadmistebaasi. Õppeprotsessi tulemused kuvatakse keskmise ruutvea abil ning kuvatakse ka halvima mustri indeks ja selle protsentuaalne viga.

5. Konsultatsioon/järelduste tegemine süsteemiga: Selles etapis määratletakse sisendfaktide väärtused, mille järel tuletatakse kohe väljundfaktide väärtused.