Порядок работы с программой Neuronet.Exe

Запустить программу Neuronet.exe.

1. В меню НЕЙРОСЕТЬ выбрать пункт СОЗДАТЬ и открыть созданную базу знаний.

2. П еренести выходы нейронной сети (гипотезы ЭС) в окно ВЫХОДЫ с помощью Установить необходимое количество слое и нейронов в слое, выбрать тип активационной функции, задать ТОЧНОСТЬ и КОЭФФИЦИЕНТ СКОРОСТИ ОБУЧЕНИЯ.

3. После установки всех параметров щелкнуть по кнопке СОЗДАТЬ.

4. В меню НЕЙРОСЕТЬ выбрать пункт ОБУЧИТЬ. В нижней строке окна появится сообщение «Производится обучение нейронной сети». Необходимо дождаться результата обучения.

5. Если нейросеть не смогла обучиться, то появится сообщение» Сеть не обучилась. Измените параметры сети и повторите обучение». Например, можно изменить ТОЧНОСТЬ выбрав в меню НЕЙРОСЕТЬ пункт ПАРАМЕТРЫ.

6. Если нейросеть обучилась, то появится, например, сообщение «Сеть обучена за 10405 циклов».

7. В меню выбрать пункт ЗАПУСК ЭС в ввести в диалоге коэффициенты уверенности фактов в диапазоне от 0 до 1 для каждого из 5 входных векторов, приведенных в таблице 1.

8. По окончании ввода всех фактов нейросетевая ЭС выводит результаты, которые необходимо занести в таблицу.

Лабораторная работа № 5 Тема: «Исследование работы генетического алгоритма» цель работы

В результате выполнения настоящей работы студенты должны:

1. Ознакомиться с принципами работы генетических алгоритмов.

2. Уметь применять генетические алгоритмы для решения задач оптимизации.

Содержание лабораторной работы

1. Знакомство с инструментальной системой Genetic для исследования принципов работы генетических алгоритмов. Описание программы Genetic приведено ниже.

2. Получить вариант задания у преподавателя по виду исследуемой функции (см. таблицу 4).

Диапазон изменения параметра Х для исследуемой функции устанавливается студентом в окне НАСТРОЙКИ/ ПАРАМЕТРЫ. Таблица 4

Вариант1	Вариант 2		Вариант 3		Вариант 4		Вариант 5
F(x)= sin X/X^2	F(x)= sin X/(X*X+1)		F(x)= X/(X*X+1)		F(x)= 1/(X*X-1)		F(x)= cos X/(X*X+1
Вариант 6	Вариант 7		Вариант 8		Вариант 9		Вариант 10
F(x)= sin X/X	F(x)= (X*X-2*X+1) –X		F(x)= X/ln(ex+1)		F(x)= X*X+4/ (ln(ex+1)		F(x)=X*X*X- 64*X
Вариант 11		Вариант 12		Вариант 13		Вариант 14
F(x,y)= sin((X2 +Y2)) / (X2 +Y2)		F(x)=sin(x)*x		F(x)=sin(x)*ex

3. Запустить программу Genetic.exe. Выполнить 8 экспериментов (для различных параметров), приведенных в таблице 5, для 4-х критериев останова генетического алгоритма ( всего 64 эксперимента: 8 экспериментов для одноточечного кроссовера по 4- м критериям останова и 8 экспериментов для двухточечного кроссовера по 4- м критериям останова):

• Амплитуда колебаний среднего значения;

• Максимум равен среднему значению;

• Стабилизация максимума;

• Стабилизация среднего значения.