Neurex

Ivo Vondrak Apps

Thông tin về ứng dụng này

Neurex là một hệ thống chuyên gia dựa trên mạng nơ-ron đa lớp. Kỷ nguyên của mạng nơ-ron và kết nối mở ra một góc nhìn mới về việc thu thập kiến ​​thức đáng tin cậy cho hỗ trợ quyết định và ứng dụng thân thiện với người dùng. Các hệ thống chuyên gia truyền thống, vốn dựa trên luật và/hoặc khung, thường gặp khó khăn trong việc tạo ra một cơ sở kiến ​​thức đáng tin cậy. Mạng nơ-ron có thể khắc phục những khó khăn này. Có thể tạo ra một cơ sở kiến ​​thức mà không cần chuyên gia, chỉ sử dụng các tập hợp dữ liệu mô tả lĩnh vực đã giải quyết, hoặc với các chuyên gia có kiến ​​thức có thể được xác minh trong quá trình học. Quy trình sử dụng hệ thống chuyên gia có thể được phác thảo như sau:

1. Định nghĩa cấu trúc mạng nơ-ron: Bước này bao gồm việc xác định số lượng sự kiện đầu vào và đầu ra, cũng như xác định số lượng lớp ẩn.

2. Xây dựng sự kiện đầu vào và đầu ra (Thuộc tính): Mỗi sự kiện được liên kết với một nơ-ron trong lớp đầu vào hoặc đầu ra. Phạm vi giá trị cho mỗi thuộc tính cũng được xác định.

3. Định nghĩa Tập huấn luyện: Các mẫu được nhập bằng giá trị chân lý (ví dụ: 0-100%) hoặc giá trị từ phạm vi được xác định trong các bước trước đó.
4. Giai đoạn học của mạng: Trọng số của các kết nối (synapse) giữa các nơ-ron, độ dốc của các hàm sigmoid và ngưỡng của các nơ-ron được tính toán bằng phương pháp Lan truyền ngược (BP). Có các tùy chọn để xác định các tham số cho quá trình này, chẳng hạn như tốc độ học và số chu kỳ học. Các giá trị này hình thành nên bộ nhớ hoặc cơ sở tri thức của hệ thống chuyên gia. Kết quả của quá trình học được hiển thị bằng sai số bình phương trung bình, và chỉ số của mẫu xấu nhất cùng với tỷ lệ phần trăm sai số của nó cũng được hiển thị.
5. Tham vấn/Suy luận với Hệ thống: Trong giai đoạn này, các giá trị của dữ kiện đầu vào được xác định, sau đó các giá trị của dữ kiện đầu ra được suy ra ngay lập tức.