- •Введение
- •1. Краткие общие сведения о применении инс
- •Основные параметры искусственного
- •Общие характеристики инс
- •Основные свойства инс Параллельная обработка информации.
- •2. Инструментальные средства реализации инс
- •3. Применение программного пакета statistica neural networks (snn)
- •Основные виды нейронных сетей
- •Порядок работы
- •Задания
- •Основные данные для определения необходимости капитального ремонта автомобиля
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа №2 тестирование нейросети для решения задачи классификации
- •Порядок работы
- •Задания
- •Основные данные для определения типа транспортного средства
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 3 создание наборов нейронных сетей
- •Порядок работы
- •Задания
- •Основные данные для определения предоставления кредита
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 4 нейронные сети с радиальной базисной функцией
- •Порядок работы
- •Задания
- •Основные данные для определения типа банка
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 5 построение и обучение нейронной сети кохонена, анализ топологической карты
- •Порядок работы
- •Задания
- •Основные данные для определения неисправности в топливной колонке
- •Контрольные на вопросы
- •Лабораторная работа № 6 задача выбора входных переменных в прогнозировании данных
- •Порядок работы
- •Задания
- •Основные наблюдения для определения класса устройства
- •Контрольные вопросы
- •Приложение
- •Данные файла Вентилятор.Stw
- •Данные файла Вуз.Sta для определения поступления в вуз абитуриента
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Для заметок
- •644099, Омск, ул.П.Некрасова, 10
Порядок работы
Открыть файл данных Вуз.sta (см.табл.П.2) с помощью команды Файл – Открыть.
Выбрать команду Нейронные сети в меню Анализ для вызова стартовой панели.
Выбрать опцию Классификация в группе Тип задачи.
Выбрать Конструктор сетей на вкладке Нейронные сети.
Рис. 17. Выбор типа сети
Нажать кнопку Переменные и выбрать переменную ИТОГ в
поле Категориальные выходные, а переменные Рус.яз_ЕГЭ, Матем_ЕГЭ, Химия и Ин.яз в группе Непрерывные входные.
В диалоге Конструктор сетей выбрать опцию Самоорганизующаяся карта Кохонена (СОКК) (рис. 17).
Перейти на вкладку Элементы в диалоге Конструктор сетей и установить параметр Ширина равным 4, а параметр Высота – 5.
Нажать кнопку OK.
В окне Самоорганизующаяся карта Кохонена – обучение на вкладке Быстрый (рис. 18) установить в первом и во втором этапах 50 эпох.
В первом этапе: Скорости обучения начальное – 0,1, конечные – 0,5 и размер Окрестности – 1.
Во втором этапе: Скорость обучения – установить значение 0,1, а также параметр Окрестность равным 0.
На вкладке Интерактивный выбрать опцию Интерактивное обучение – Сохранять предыдущий график (для сравнения).
Рис. 18. Настройки сети СОКК
Нажать кнопку OK.
В диалоге Идет обучение (рис. 19) нажать кнопку OK, чтобы направить полученный график в рабочую книгу, а затем продолжить Анализ.
В диалоге Топологическая карта переместить указатель мыши и посмотреть данные (рис. 20) в правом нижнем углу диалога – информация о нейроне, на который указывает мышь, в нижнем поле отображается элемент, класс, активация и частота выигрыша.
Выбрать вкладку Частоты выигрышей и опцию Показать частоту выигрышей на Топологической карте. Посмотреть изменения на вкладке Топологическая карта.
Перейти на вкладку Дополнительно и выбрать опцию Уровень активации. Затем открыть вкладку Топологическая карта для просмотра изменений.
Просмотреть, что первые 50 наблюдений представляют класс НЕ ПОСТУПИЛ.
Запустить первое наблюдение, нажимая прокрутку рядом с полем наблюдения до тех пор, пока не появится значение 1.
Отметить выигравший нейрон: выбрать класс НЕ ПОСТУПИЛ в выпадающем списке и нажать кнопку Изменить список классов (топологическая карта будет обновлена, и на ней появится имя элемента.
Рис. 19. График обучения
Рис. 20. Информация о нейроне
Закрыть диалоги Топологическая карта (рис. 21) и Результаты для возврата в диалог СОКК – обучение.
Нажать кнопку Пользователя в окне Самоорганизующаяся карта Кохонена – обучение для отображения диалога Радиальный слой – обучение.
Рис. 21. Топологическая карта
Выбрать вкладку Метки, ввести значение 0,9 в поле Минимальное отношение и нажать кнопку Соседей на диаграмме Вороного.
Нажать кнопку OK в диалоге Идет обучение для возврата в диалог Радиальный слой – обучение.
После завершения работы алгоритма нажать кнопку OK, чтобы окончить обучение СОКК.
Используя наблюдения, посмотреть насколько хорошо СОКК классифицирует контрольную и проверочную выборки.
Не нужно ждать, пока нейрон на топологической карте выиграет, чтобы отметить его. Нужно выбрать его и его класс, затем выбрать и перетащить диапазон элементов.