Информационные технологии управления


         

Основанные на исследованиях работы мозга,


Основанные на исследованиях работы мозга, нейросетевые технологии оперируют рядом биологических терминов, понятий, параметров, а метод получил название генетического алгоритма. Генетический алгоритм реализован в популярных версиях нейропакетов - широко известном в России Brain Maker Professional v.3.11 и менее известном, но более профессиональном Neurofo-rester v.5.1. В этих пакетах генетический алгоритм управляет процессом общения на некотором множестве примеров, а также стабильно распознает (прогнозирует) новые ситуации с высокой степенью точности даже в условиях внешних помех (например, появления противоречивых или неполных знаний). Причем обучение сводится к работе алгоритма подбора весовых коэффициентов, который реализуется автоматически без непосредственного участия пользователя-аналитика.

В пакете Neurofo-rester v.5.1. для решения прогнозных задач ряд процедур выполняется автоматически. В частности, автоматически выбирается оптимальное число дней, обеспечиваемых прогнозом. Пакет имеет также инструменты для предварительной обработки данных: корреляционный анализ, позволяющий определить значимость входных параметров прогноза; анализ с помощью масштабных преобразований и экспоненты Херста (Resсaled Range Analysis Hurstexponent) для выявления скрытых циклов данных; диаграмма распределения зависимости прогнозируемой величины от входных параметров. Эти методы позволяют уже на этапе подготовки данных выделять наиболее существенные для прогноза параметры. Все результаты обработки представляются в графическом виде, удобном для анализа, принятия решений.

Современные нейросетевые продукты позволяют работать как с числовыми, так и с текстовыми данными, т. е. преобразовывать набор символов (слово, фраза) в уникальный набор чисел. Ward System делает возможной также обратную операцию, т. е. представление результатов работы нейросети в виде не только чисел, но связного текста, что позволяет генерировать результаты в виде различных информационных сообщений.

Работоспособность первоначально обученных сетей проверяется на тестовой выборке данных.


Содержание  Назад  Вперед