Материал: 3704

21

10.2.Выбрать следующие пункты меню: «ТАБЛИЦА» – «ДОБАВИТЬ ЗА-

ПИСЬ».

10.3.Создать новый пункт и заполнить его произвольными числами или предоставленными вам данными (перемещение между столбцами кнопкой «TAB» или «стрелка вправо»), кроме колонки прогнозируемого параметра

(INDEX RISK).

10.4.Щелкнуть л.к.м. на предыдущем окне (Без имени).

10.5.Из верхнего меню выбрать «НЕЙРОСЕТЬ» – «ТЕСТИРОВАНИЕ».

10.6.Переместиться в конец таблицы и посмотреть значение прогнозируемого параметра.

10.7.Закрыть окно тестирования.

11. Оценка сетью значимости входных сигналов.

11.1.«НЕЙРОСЕТЬ» – «ЗНАЧИМОСТЬ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ».

11.2.Выпишите самые важные с точки зрения сети и закройте окно.

12. Повторить с п.п. 5, используя в качестве прогнозируемого параметра «DOLYA V OB» (доля в общероссийском потенциале) (по очереди).

Поле «DOLYA V OB» выходное, тип поля количественный, точность 1. Структура сети: 2 слоев, число нейронов – 12, характеристика – 0,1.

13. Оформите ход работы на ПК.

22

5.Контрольные вопросы

1.Какие достоинства и недостатки характерны для нейросетевого прогнозирования?

2.Какова последовательность решения типовой задачи на нейроимитаторе?

3.Какими функциональными возможностями обладает программа NeuroPro?

4.Для чего нужны процедуры вербализации и контрастирования?

5.Каким образом осуществляется создание и сохранение нейропроекта?

6.В чем заключается особенность работы с таблицами данных в NeuroPro?

7.Для каких целей выполняется оценка значимости входных сигналов нейронной сети?

23

Библиографический список

1.Белозеров О. И. Современные методы прогнозирования. Искусственные нейронные сети: учебное пособие. – Хабаровск: ХГИИК, 2000. 50 с.

2.Белозеров О. И. Моделирование системы “руководитель-подчиненный” при помощи нейронной сети // Международная конференция «Научнотехническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке» (1999 г. Хабаровск): тезисы докладов. – Хабаровск: Дальневосточный государственный университет путей сообщения, 1999. С. 5.

3.Белозеров О. И. Повышение эффективности подбора кадров в органы внутренних дел с помощью искусственных нейронных сетей.// Проблемы совершенствования деятельности органов внутренних дел по борьбе с преступностью на рубеже столетий: сборник научных трудов, II ч. – Хабаровск: ДВЮИ МВД РФ, 1999. С. 120–124.

4.Белозеров О. И. Сравнение статистических и нейросетевых методов прогнозирования: тезисы докладов XXXIX научно-технической конференции студентов и аспирантов. – Хабаровск: ХГТУ, 1999. С. 22.

5.Гилев С. Е., Коченов Д. А., Миркес Е. М., Россиев Д. А. Контрастирование, оценка значимости параметров, оптимизация их значений и их интерпретация в нейронных сетях: доклады III Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. – Красноярск, 1995. – С. 66-78.

6.Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. – М.: Изд. СССР-США СП

"ParaGraph", 1990. 160 с. (English Translation: AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, Vol. 6. Neurocomputing, рp.1-134).

7.Горбань А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. – Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.

8.Горбань А. Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сиб. журн. вычисл. математики / РАН. Сиб. отд-ние. – Новосибирск, 1998. – Т.1 – №1. – С. 11-24.

9.Доррер М. Г. Обработка психологической информации при помощи нейронных сетей // Проблемы информатизации региона: материалы второй межрегиональной конференции. – Красноярск: КГТУ, 1997. С. 33-43.

10.Свириденков К. И., Свириденкова М. А., Широков С. С. Использование нейромоделей для прогнозирования // Международная конференция "Информатизация правоохранительных систем" (1998 г., Москва): тезисы докладов. – М.: Академия МВД РФ, 1998. С. 116-117.

11.Царегородцев В. Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых нейронных сетей // Методы нейроинформатики: сборник научных трудов. – Красноярск: КГТУ, 1998. С. 205.

12.Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. 1986. Learning internal reprentations by error propagation. In Parallel distributed processing, vol. 1, pp. 318-62. Cambridge, MA: MIT Press.

24

Белозеров Олег Иванович

ОБРАБОТКА ДАННЫХ ИСКУССТВЕННЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ

Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов III-IV курса всех специальностей и форм обучения

Редактор Г.С. Одинцова

_____________________________________________________________________

Подписано в печать 1,4. Формат 60х84/16. Бумага писчая. Печать офсетная. Ул. печ. л. 0,93. Уч.- изд. л. 1,0.

Тираж 100 экз. Заказ _____.

_____________________________________________________________________

680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 134, ХГАЭП, РИЦ