Neurex

Ivo Vondrak Apps

यो एपका बारेमा

न्यूरेक्स बहु-स्तरीय तंत्रिका सञ्जालमा आधारित एक विशेषज्ञ प्रणाली हो। तंत्रिका सञ्जाल र जडानवादको युगले निर्णय समर्थन र यसको प्रयोगकर्ता-अनुकूल अनुप्रयोगको लागि भरपर्दो ज्ञान प्राप्त गर्ने नयाँ दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ। परम्परागत विशेषज्ञ प्रणालीहरू, जुन नियम-आधारित र/वा फ्रेम-आधारित छन्, प्रायः भरपर्दो ज्ञान आधार सिर्जना गर्न चुनौतीहरूको सामना गर्छन्। तंत्रिका सञ्जालहरूले यी कठिनाइहरूलाई पार गर्न सक्छन्। विशेषज्ञहरू बिना ज्ञान आधार सिर्जना गर्न सम्भव छ, केवल समाधान गरिएको क्षेत्र वर्णन गर्ने डेटा संग्रहहरू प्रयोग गरेर, वा सिक्ने प्रक्रियाको क्रममा प्रमाणित गर्न सकिने विशेषज्ञहरूसँग। विशेषज्ञ प्रणालीको प्रयोग प्रक्रियालाई निम्नानुसार रूपरेखा गर्न सकिन्छ:

१. तंत्रिका सञ्जाल टोपोलोजीको परिभाषा: यस चरणमा इनपुट र आउटपुट तथ्यहरूको संख्या परिभाषित गर्नुका साथै लुकेका तहहरूको संख्या निर्धारण गर्नु समावेश छ।
२. इनपुट र आउटपुट तथ्यहरू (विशेषताहरू) को निर्माण: प्रत्येक तथ्य इनपुट वा आउटपुट तहमा न्यूरोनसँग जोडिएको छ। प्रत्येक विशेषताको लागि मानहरूको दायरा पनि परिभाषित गरिएको छ।
३. तालिम सेटको परिभाषा: ढाँचाहरू सत्य मानहरू (जस्तै, ०-१००%) वा अघिल्लो चरणहरूमा परिभाषित दायराबाट मानहरू प्रयोग गरेर प्रविष्ट गरिन्छ।
४. नेटवर्कको सिकाइ चरण: न्यूरोनहरू बीचको जडानहरू (सिन्याप्स) को भार, सिग्मोइड प्रकार्यहरूको ढलान, र न्यूरोनहरूको थ्रेसहोल्डहरू ब्याक प्रोपेगेशन (BP) विधि प्रयोग गरेर गणना गरिन्छ। यस प्रक्रियाको लागि प्यारामिटरहरू परिभाषित गर्न विकल्पहरू उपलब्ध छन्, जस्तै सिकाइ दर र सिकाइ चक्रहरूको संख्या। यी मानहरूले विशेषज्ञ प्रणालीको मेमोरी वा ज्ञान आधार बनाउँछन्। सिकाइ प्रक्रियाको नतिजाहरू औसत वर्ग त्रुटि प्रयोग गरेर प्रदर्शित हुन्छन्, र सबैभन्दा खराब ढाँचाको सूचकांक र यसको प्रतिशत त्रुटि पनि देखाइन्छ।
५. प्रणालीसँग परामर्श/अनुमान: यस चरणमा, इनपुट तथ्यहरूको मानहरू परिभाषित गरिन्छ, जस पछि आउटपुट तथ्यहरूको मानहरू तुरुन्तै निकालिन्छन्।