Neurex

Ivo Vondrak Apps

Apie šią programą

„Neurex“ yra ekspertinė sistema, pagrįsta daugiasluoksniu neuroniniu tinklu. Neuroninių tinklų ir konekcionizmo era siūlo naują požiūrį į patikimų žinių gavimą sprendimų palaikymui ir jų patogų taikymą vartotojui. Tradicinės ekspertinės sistemos, kurios yra pagrįstos taisyklėmis ir (arba) rėmeliais, dažnai susiduria su iššūkiais kuriant patikimą žinių bazę. Neuroniniai tinklai gali įveikti šiuos sunkumus. Žinių bazę galima sukurti be ekspertų, naudojant tik duomenų rinkinius, apibūdinančius išspręstą sritį, arba su ekspertais, kurių žinias galima patikrinti mokymosi proceso metu. Ekspertinės sistemos naudojimo procesą galima apibūdinti taip:

1. Neuroninio tinklo topologijos apibrėžimas: Šiame etape apibrėžiamas įvesties ir išvesties faktų skaičius, taip pat nustatomas paslėptų sluoksnių skaičius.

2. Įvesties ir išvesties faktų (atributų) formulavimas: Kiekvienas faktas yra susietas su neuronu įvesties arba išvesties sluoksnyje. Taip pat apibrėžiamas kiekvieno atributo reikšmių diapazonas.

3. Mokymo rinkinio apibrėžimas: Šablonai įvedami naudojant teisingumo reikšmes (pvz., 0–100 %) arba reikšmes iš ankstesniuose veiksmuose apibrėžto diapazono. 4. Tinklo mokymosi etapas: Neuronų jungčių (sinapsių) svoriai, sigmoidinių funkcijų nuolydžiai ir neuronų slenksčiai apskaičiuojami naudojant atgalinio sklidimo (BP) metodą. Yra galimybių apibrėžti šio proceso parametrus, tokius kaip mokymosi greitis ir mokymosi ciklų skaičius. Šios vertės sudaro ekspertų sistemos atmintį arba žinių bazę. Mokymosi proceso rezultatai rodomi naudojant vidutinę kvadratinę paklaidą, taip pat rodomas blogiausio modelio indeksas ir jo procentinė paklaida.

5. Konsultacijos / išvados su sistema: Šiame etape apibrėžiamos įvesties faktų vertės, po kurių iš karto išvedamos išvesties faktų vertės.