Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

1393

.pdf
Скачиваний:
4
Добавлен:
07.01.2021
Размер:
1.11 Mб
Скачать

7.Запустить Анализ чувствительности после выбора подмножества Все выборки для вывода результатов.

8.Выполнить проверку устойчивости выборок.

9.Определить параметры исключения на основе чувствительно-

сти.

10.Провести анализ изменений результатов по построению и обучению нейронной сети при наличии настроек Понижение размерно-

сти и Генетического алгоритма.

11.Сделать анализ построения нейронной сети и отразить в отчете.

12.Сохранить полученную нейронную сеть на диск.

13.Оформить отчет о выполненной работе.

Контрольные вопросы

1.Как работает анализ чувствительности?

2.Что такое матрица потерь?

3.Каким образом можно построить матрицу потерь? Какие условия построения в программе существуют?

4.В каких типах сетях можно применять матрицу потерь?

5.Чем определяются следующие понятия: «эпоха», «скорость обучения», «окрестность»?

6.Назначение уровня активации.

7.Интерпретируйте отображение частоты выигрыша на топологической карте.

8.Какую информацию содержит топологическая карта и что она обозначает?

9.Каким образом определяется «нейрон-победитель»?

10.Зачем нужен генетический алгоритм при построении самоорганизующейся сети Кохонена?

50

ПРИЛОЖЕНИЕ

Таблица П.1

Данные файла Вентилятор.stw

Температура, гр.

Частота вращения рабочего колеса, мин

Класс

59,00

1350

1

59,50

2900

1

60,00

3350

2

60,50

1395

1

61,00

3650

2

61,00

3810

2

61,50

2940

1

61,50

2850

1

62,00

3650

2

63,00

3650

2

63,50

2940

1

64,00

3810

2

64,50

3810

2

65,00

3950

2

65,00

3950

2

65,00

1810

1

65,50

3950

2

65,50

2040

1

65,50

1450

1

66,00

4540

2

66,00

4540

2

66,00

1625

1

66,50

1625

1

66,50

1810

1

66,50

1810

1

67,00

4625

2

67,50

1810

1

68,00

4625

2

68,50

1000

1

69,00

4810

2

69,00

4810

2

69,50

4810

2

69,50

1000

1

70,00

4950

2

70,50

4950

2

71,00

4950

2

71,50

1060

1

51

Таблица П.2

Данные файла Вуз.sta для определения поступления в вуз абитуриента

Рус.яз_ЕГЭ

Матем_ЕГЭ

Химия

Ин.яз

Итог

5

3,3

1,4

0,2

Не поступил

6,4

2,8

5,6

2,2

Поступил

6,5

2,8

4,6

1,5

Перевелся

6,7

3,1

5,6

2,4

Поступил

6,3

2,8

5,1

1,5

Поступил

4,6

3,4

1,4

0,3

Не поступил

6,9

3,1

5,1

2,3

Поступил

6,2

2,2

4,5

1,5

Перевелся

5,9

3,2

4,8

1,8

Перевелся

4,6

3,6

1

0,2

Не поступил

6,1

3

4,6

1,4

Перевелся

6

2,7

5,1

1,6

Перевелся

6,5

3

5,2

2

Поступил

5,6

2,5

3,9

1,1

Перевелся

6,5

3

5,5

1,8

Поступил

5,8

2,7

5,1

1,9

Поступил

6,8

3,2

5,9

2,3

Поступил

5,1

3,3

1,7

0,5

Не поступил

5,7

2,8

4,5

1,3

Перевелся

6,2

3,4

5,4

2,3

Поступил

7,7

3,8

6,7

2,2

Поступил

6,3

3,3

4,7

1,6

Перевелся

6,7

3,3

5,7

2,5

Поступил

7,6

3

6,6

2,1

Поступил

4,9

2,5

4,5

1,7

Поступил

5,5

3,5

1,3

0,2

Не поступил

6,7

3

5,2

2,3

Поступил

7

3,2

4,7

1,4

Перевелся

6,4

3,2

4,5

1,5

Перевелся

6,1

2,8

4

1,3

Перевелся

4,8

3,1

1,6

0,2

Не поступил

5,9

3

5,1

1,8

Поступил

5,5

2,4

3,8

1,1

Перевелся

6,3

2,5

5

1,9

Поступил

6,4

3,2

5,3

2,3

Поступил

5,2

3,4

1,4

0,2

Не поступил

4,9

3,6

1,4

0,1

Не поступил

5,4

3

4,5

1,5

Перевелся

7,9

3,8

6,4

2

Поступил

52

 

 

 

 

Продолжение табл.П.2

Рус.яз_ЕГЭ

Матем_ЕГЭ

Химия

Ин.яз

 

Итог

4,4

3,2

1,3

0,2

 

Не поступил

6,7

3,3

5,7

2,1

 

Поступил

5

3,5

1,6

0,6

 

Не поступил

5,8

2,6

4

1,2

 

Перевелся

4,4

3

1,3

0,2

 

Не поступил

7,7

2,8

6,7

2

 

Поступил

6,3

2,7

4,9

1,8

 

Поступил

4,7

3,2

1,6

0,2

 

Не поступил

5,5

2,6

4,4

1,2

 

Перевелся

7,2

3,2

6

1,8

 

Поступил

4,8

3

1,4

0,3

 

Не поступил

5,1

3,8

1,6

0,2

 

Не поступил

6,1

3

4,9

1,8

 

Поступил

4,8

3,4

1,9

0,2

 

Не поступил

5

3

1,6

0,2

 

Не поступил

5

3,2

1,2

0,2

 

Не поступил

6,1

2,6

5,6

1,4

 

Поступил

6,4

2,8

5,6

2,1

 

Поступил

4,3

3

1,1

0,1

 

Не поступил

5,8

4

1,2

0,2

 

Не поступил

5,1

3,8

1,9

0,4

 

Не поступил

6,7

3,1

4,4

1,4

 

Перевелся

6,2

2,8

4,8

1,8

 

Поступил

4,9

3

1,4

0,2

 

Не поступил

5,1

3,5

1,4

0,2

 

Не поступил

5,6

3

4,5

1,5

 

Перевелся

5,8

2,7

4,1

1

 

Перевелся

5

3,4

1,6

0,4

 

Не поступил

4,6

3,2

1,4

0,2

 

Не поступил

6

2,9

4,5

1,5

 

Перевелся

5,7

2,6

3,5

1

 

Перевелся

5,7

4,4

1,5

0,4

 

Не поступил

5

3,6

1,4

0,2

 

Не поступил

7,7

3

6,1

2,3

 

Поступил

6,3

3,4

5,6

2,4

 

Поступил

5,8

2,7

5,1

1,9

 

Поступил

5,7

2,9

4,2

1,3

 

Перевелся

7,2

3

5,8

1,6

 

Поступил

5,4

3,4

1,5

0,4

 

Не поступил

5,2

4,1

1,5

0,1

 

Не поступил

7,1

3

5,9

2,1

 

Поступил

53

 

 

 

 

Продолжение табл.П.2

Рус.яз_ЕГЭ

Матем_ЕГЭ

Химия

Ин.яз

Итог

6,4

3,1

5,5

1,8

Поступил

6

3

4,8

1,8

Поступил

6,3

2,9

5,6

1,8

Поступил

4,9

2,4

3,3

1

Перевелся

5,6

2,7

4,2

1,3

Перевелся

5,7

3

4,2

1,2

Перевелся

5,5

4,2

1,4

0,2

Не поступил

4,9

3,1

1,5

0,2

Не поступил

7,7

2,6

6,9

2,3

Поступил

6

2,2

5

1,5

Поступил

5,4

3,9

1,7

0,4

Не поступил

6,6

2,9

4,6

1,3

Перевелся

5,2

2,7

3,9

1,4

Перевелся

6

3,4

4,5

1,6

Перевелся

5

3,4

1,5

0,2

Не поступил

4,4

2,9

1,4

0,2

Не поступил

5

2

3,5

1

Перевелся

5,5

2,4

3,7

1

Перевелся

5,8

2,7

3,9

1,2

Перевелся

4,7

3,2

1,3

0,2

Не поступил

4,6

3,1

1,5

0,2

Не поступил

6,9

3,2

5,7

2,3

Поступил

6,2

2,9

4,3

1,3

Перевелся

7,4

2,8

6,1

1,9

Поступил

5,9

3

4,2

1,5

Перевелся

5,1

3,4

1,5

0,2

Не поступил

5

3,5

1,3

0,3

Не поступил

5,6

2,8

4,9

2

Поступил

6

2,2

4

1

Перевелся

7,3

2,9

6,3

1,8

Поступил

6,7

2,5

5,8

1,8

Поступил

4,9

3,1

1,5

0,1

Не поступил

6,7

3,1

4,7

1,5

Перевелся

6,3

2,3

4,4

1,3

Перевелся

5,4

3,7

1,5

0,2

Не поступил

5,6

3

4,1

1,3

Перевелся

6,3

2,5

4,9

1,5

Перевелся

6,1

2,8

4,7

1,2

Перевелся

6,4

2,9

4,3

1,3

Перевелся

5,1

2,5

3

1,1

Перевелся

5,7

2,8

4,1

1,3

Перевелся

54

 

 

 

 

Окончание табл.П.2

Рус.яз_ЕГЭ

Матем_ЕГЭ

Химия

Ин.яз

Итог

6,5

3

5,8

2,2

Поступил

6,9

3,1

5,4

2,1

Поступил

5,4

3,9

1,3

0,4

Не поступил

5,1

3,5

1,4

0,3

Не поступил

7,2

3,6

6,1

2,5

Поступил

6,5

3,2

5,1

2

Поступил

6,1

2,9

4,7

1,4

Перевелся

5,6

2,9

3,6

1,3

Перевелся

6,9

3,1

4,9

1,5

Перевелся

6,4

2,7

5,3

1,9

Поступил

6,8

3

5,5

2,1

Поступил

5,5

2,5

4

1,3

Перевелся

4,8

3,4

1,6

0,2

Не поступил

4,8

3

1,4

0,1

Не поступил

4,5

2,3

1,3

0,3

Не поступил

5,7

2,5

5

2

Поступил

5,7

3,8

1,7

0,3

Не поступил

5,1

3,8

1,5

0,3

Не поступил

5,5

2,3

4

1,3

Перевелся

6,6

3

4,4

1,4

Перевелся

6,8

2,8

4,8

1,4

Перевелся

5,4

3,4

1,7

0,2

Не поступил

5,1

3,7

1,5

0,4

Не поступил

5,2

3,5

1,5

0,2

Не поступил

5,8

2,8

5,1

2,4

Поступил

6,7

3

5

1,7

Перевелся

6,3

3,3

6

2,5

Поступил

5,3

3,7

1,5

0,2

Не поступил

5

2,3

3,3

1

Перевелся

55

Библиографический список

1.Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 176 с.: ил. – (Прикладные информационные технологии).

2.Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: учебное пособие.– М.: Изд-во МГТУ им.Баумана, 2005. –304 с.: ил. – (Информатика в техническом университете).

3.Жильцов В.В., Чувикова В.В. Моделирование интеллектуальной системы технической диагностики нефтегазовых скважин с использованием программы «Statistica Neural Networks» // Всероссийская научно-техническая конференция «Роль механики в создании эффективных материалов, конструкций и машин XXI века»: труды – Омск, 2006. – С.20-23.

4.Решения и развитие интеллектуальной технологии мониторинга и управления механизированным фондом скважин / В.В. Жильцов, А.В. Дударев, В.П. Демидов и др. //Нефтяное хозяйство. – 2006. – №10.–С.12–14.

5.Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. – М.: Горячая линия – Телеком, 2003. – 94 с.

6.Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учебное пособие / М.Г. Матвеев, А.С. Свиридов, Н.А. Алейников.– М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2008.–488 с.

7.Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы/ пер. с польск. И.Д. Рудинского; Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006.–452 с.: ил.

8.Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект: учебное пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2005.–176 с.

9.http://www.krugosvet.ru – Энциклопедия.

10.http://www.statsoft.ru

11.http://neuroforex.net

12.http://tora-centre.ru/program

13.http://www.onlinedown.com

14.http://www.orc.ru

15.http://www.calsci.com

16.http://www.neuroproject.ru

56

 

ОГЛАВЛЕНИЕ

 

Введение............................................................................................................

3

1.

Краткие общие сведения о применении ИНС..............................................

5

2.

Инструментальные средства реализации ИНС...........................................

8

3.

Применение программного пакета Statistica Neural Networks (SNN) .......

11

4.

Рекомендуемые лабораторные работы......................................................

22

Лабораторная Работа № 1. Знакомство с современным нейросетевым програм-

 

мным продуктом Statistica Neural Networks (SNN) версии «SNN 7.0» ...............

22

Лабораторная работа №2. Тестирование нейросети для решения задачи клас-

 

сификации........................................................................................................

28

Лабораторная работа № 3. Создание наборов нейронных сетей........................

33

Лабораторная работа № 4. Нейронные сети с радиальной базисной функцией...

38

Лабораторная работа № 5. Построение и обучение нейронной сети Кохонена,

 

анализ топологической карты...........................................................................

42

Лабораторная работа № 6. Задача выбора входных переменных в прогнозиро-

 

вании данных ...................................................................................................

47

Приложение .....................................................................................................

51

Библиографический список...........................................................................

56

57

Для заметок

Учебное издание

Валерий Васильевич Жильцов, Виктория Викторовна Чувикова

ПРАКТИКУМ

ПО НЕЙРОСЕТЕВЫМ

ТЕХНОЛОГИЯМ

Учебно-методическое пособие по дисциплинам «Интеллектуальные информационные системы», «Системы ис-

кусственного интеллекта» для студентов специальностей 08088, 230102

***

Редактор Т.И. Калинина

***

Подписано к печати Формат 60 90 1/16. Бумага писчая

Оперативный способ печати Гарнитура Times New Roman Усл. п. л. 3,75 , уч.-изд. л.2,72 Тираж 100 экз. Заказ № ___

Цена договорная

Издательство СибАДИ 644099, Омск, ул.П.Некрасова, 10

Отпечатано в подразделении ОП издательства СибАДИ

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]