Задания

1. Построить и обучить нейронную сеть Кохонена для автоматизации определения наличия неисправности в насосе топливной колонки на автозаправочной станции.

2. Ввести исходные данные с количеством наблюдений – 30 (конкретные значения переменных получить у преподавателя) в соответствии со следующими условиями (табл. 5).

3. Построить нейронную сеть в соответствии с настройками:

• тип задачи: классификация;

• инструмент: конструктор сетей;

• тип сети: самоорганизующаяся карта Кохонена;

• ширина карты: 4, высота: 5;

• на первом этапе обучения: эпох – 50, скорость обучения начальная – 0,1, конечная – 0,5, окрестность – 1;

• на втором этапе обучения: эпох – 50, скорость обучения начальная 0,1, конечная – 0,1, окрестность – 0;

• выбрать опцию Сохранять предыдущий график.

Таблица 5

Основные данные для определения неисправности в топливной колонке

Наименование	Напряжение на входе, В	Давление напора, кгс/см2	Время заправки, л/с	Величина тока на входе, А
Исправность	210– 230	1,20 – 1,50	0,90 – 1,10	20 – 25
Неисправность 1	190 – 210	0,10 – 1,00	0,10 – 0,80	15 – 20
Неисправность 2	230 – 250	1,60 – 2,00	1,50 – 2,50	25 – 30

4. Интерпретировать показатели Топологической карты.

5. Выявить изменения на топологической карте при включенной опции. Показать частоту выигрышей на топологической карте.

6. Выявить изменения на топологической карте при выбранной опции Уровень активации.

7. Определить нейрон, который победил.

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

9. Сохранить полученную нейронную сеть на диске.

10. Оформить отчет о выполненной работе.

Контрольные на вопросы

1. Что такое производительность сети?

2. Если сформировать ансамбль из проверенных сетей, будет ли полученная оценка производительности являться несмещенной оценкой общей производительности?

3. Назначение анализа чувствительности сети.

4. От чего зависит количество этапов обучения?

5. Что такое чувствительность?

6. Чем определяется Ширина и Высота топологической карты и зачем?

7. Интерпретируйте отображение на Топологической карте «неизвестно».

8. Чем ограничиваются входные и выходные переменные в самоорганизующейся сети Кохонена?

9. Какую информацию несет в себе Поверхность отклика?

10. Что такое проверка устойчивости на выборках?

Лабораторная работа № 6 задача выбора входных переменных в прогнозировании данных

Цель работы – научиться определять входные данные для построения и обучения нейронной сети, а также осуществлять выбор типа нейронной сети в зависимости от изменения входных данных.

Порядок работы

1. Открыть файл данных Вуз.sta (см.табл.П.2) с помощью команды

Файл – Открыть.

2. Выбрать команду Нейронные сети в меню Анализ для вызова стартовой панели.

3. Выбрать опцию Классификация в группе Тип задачи.

4. Выбрать Конструктор сетей на вкладке Нейронные сети.

5. 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.

6. В диалоге Конструктор сетей выбрать опцию Самоорганизующаяся карта Кохонена.

7. Перейти на вкладку Элементы в диалоге Конструктор сетей, и установить параметр Ширина равным 4, параметр Высота равным 5.

8. Нажать кнопку OK.

9. На вкладке Самоорганизующаяся карта Кохонена – обучение – Быстрый установить в первом и во втором этапах 50 эпох.

10. В первом этапе Скорости обучения начальная – 0,1, конечная – 0,5 и размер Окрестности – 1.

11. Во втором этапе: Скорость обучения установить значение 0,1, а также параметр Окрестность равным 0.

12. На вкладке Интерактивный выбрать опцию Интерактивное обучение. Нажать кнопку OK.

13. В диалоге Идет обучение нажать кнопку OK, чтобы направить

полученный график в рабочую книгу, а затем продолжить Анализ. Если анализа чувствительности нет, то (нужно нажать Отмена) выбрать другой тип сети.

14. В диалоге Результаты на вкладке Чувствительность нажать кнопку Анализ чувствительности.

15. Определить ключевые и лишние переменные (переменные Химия и Ин.яз являются наиболее важными, а две другие переменные имеют меньшую значимость).

16. Вернуться на вкладке Результаты и выбрать подмножества – Быстрый Выборки для вывода результатов – Все (отдельно), а затем запустить Анализ чувствительности.

17. Выполнить проверку устойчивости на обучающей, контрольной и тестовой выборках – чувствительность для контрольной и тестовой выборок ниже, чем для обучающей выборки, и, в частности, несколько входов с низкой чувствительностью.

18. На вкладке Удаление в диалоге обучения определить параметры исключения на основе чувствительности. Для этого нужно указать величину порога (1,0, или немного больше – 1,001 или 1,01), и после обучения все входы с меньшей чувствительностью будут автоматически удалены.

19. Завершить анализ.

20. Открыть файл данных Кредит.sta

21. На вкладке Быстрый нажать кнопку Переменные. Многослойный перцептрон.

22. Выбрать переменную Риск в качестве зависимой переменной, а переменные В1-В9 как независимые переменные и нажать кнопку OK.

23. Выбрать опцию Понижение размерности на вкладке стартовая панель – Дополнительно и нажать кнопку OK, чтобы отобразить диалог Понижение размерности.

24. Перейти на вкладку Интерактивный, в группе Результат в Отчет выбрать опцию Все проверенные сочетания.

25. Нажать кнопку OK.

26. Прервать алгоритм понижения размерности в любой момент, нажать кнопку Готово.

27. Открыть рабочую книгу для просмотра итогов.

28. На вкладке Дополнительно в диалоге Понижение размерности присвоить переменной Штраф за элемент – 1,0001.

29. Вернуться в п.22 и дополнить массив произвольными данными,

затем повторить п.22–28.

30. Вызвать диалог Понижение размерности, перейти на вкладку Генетический алгоритм и нажать кнопку OK.

31. Если процесс занимает слишком много времени, нажать кнопку Готово, чтобы остановить его.

32. Полученные результаты сравнить с результатами анализа чувствительности.