ГУАП

КАФЕДРА № 82

ОТЧЕТ

ЗАЩИЩЕН С ОЦЕНКОЙ

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

кандидат тех. наук				В.С. Блюм
должность, уч. степень, звание		подпись, дата		инициалы, фамилия

ОТЧЕТ О ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ №6

Интеллектуальный анализ данных. Метод нейронной сети.

по курсу: Интеллектуальные информационные системы

РАБОТУ ВЫПОЛНИЛА

СТУДЕНТКА ГР.	4716				С.А. Янышева
			подпись, дата		инициалы, фамилия

Санкт-Петербург

2020

Лабораторная работа № 6

Интеллектуальный анализ данных. Метод нейронной сети.

1. Выполнение работы

Разобран встроенный пример процесса нейронной сети, как показано на рисунках 1-2.

Рисунок 1 – Процесс нейронной сети

Рисунок 2 – Результирующая сеть

Выбран набор данных Iris. К выбранному набору данных применён метод нейронных сетей, что показано на рисунках 3-5.

Рисунок 3 – Процесс

Рисунок 4 – Исходный набор данных

Рисунок 5 – Результирующая сеть

2. Выводы

Изучен встроенный пример применения метода нейронной сети. Метод применён к собственному набору данных. Получены навыки применения метода нейронных сетей для анализа данных в среде Rapid Miner.

3. Ответы на контрольные вопросы

1. Сколько нейронов у человека?

Миллиарды нейронов.

2. Откуда получает входные сигналы искусственный нейрон?

Через входные каналы.

3. Какую роль играет «функция активации?»

Образует сигнал активации, что даёт выходной сигнал нейрона.

4. В чём особенность рекуррентной нейронной сети?

Нейроны более высокого уровня могут иметь связь с нейронами низкого уровня.

5. Сколько наблюдений нужно иметь для обучения сети?

В общем случае их число должно быть в 10 раз больше количества связей в сети.