2. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Работу нужно проводить в следующей последовательности:

1. Получить задание по одному из вариантов таблицы (п. 3).
2. Подготовить обучающую выборку средствами приложения Microsoft Excel и оформить ее в виде файла *.csv (для задач аппроксимации алгебраических функций).
3. Провести обучение нескольких нейронных сетей c помощью программного нейроимитатора STATISTICA Neural Networks.
4. Проверить качество каждой обученной сети, для чего рассчитать несколько значений выходной переменной по заданной функции и по нейронной сети, затем на графике показать близость каждой обученной модели к исходной.
5. Рассчитать вручную одно выходное значение нейронной сети. Сравнить со значением, рассчитанным с помощью нейроимитатора.

Для создания набора обучающих данных, определенным персональным заданием в соответствии с таблицей, используется встроенный редактор данных, либо загружается файл данных *.sta с диска. В случае создания файла в MicrosoftExcel *.csv необходимо провести конвертирование формата данных в формат *.sta (операция проводится автоматически при открытии файла данных).

При открытии пакет STATISTICA предлагает окна Приглашение в STATISTICA и Data Miner, которые следует закрыть. Сеанс работы с программой начните с нажатия кнопки Файл в меню и команды Создать. Откроется окно Создать Новый Документ, в котором нужно создать таблицу переменных, выбрав их число и число наблюдений (в соответствии с полученным заданием). При этом используйте формат отображения Общий. Нажмите ОК, а в открывшемся окне Данные измените наименования переменных: двойной щелчок левой кнопки мыши > ввод нового обозначения переменной в открывшемся окне Переменная 1 с клавиатуры > OK; также для остальных переменных (Рис. 1).

Заполните ячейки таблицы значениями, полученными расчетом по заданию.

В меню программы STATISTICA нажмите кнопку Анализ и откройте вкладку Нейронные сети. В окне Нейронные сети: Таблица Данных 1 нужно ввести тип задачи (Регрессия). Нажав Переменные, задайте зависимые переменные, например:

Непрерывные выходные –z,
Непрерывные входные - х, у > OK.

Как Инструмент примите Мастер решений для автоматического построения и обучения нескольких вариантов сетей. Откроется окно Мастер Решений: Таблица данных 1, в котором нужно выбрать некоторое количество сетей для анализа и задать количество сохраняемых сетей: например, 10 и 5 соответственно > OK.

Рис. 1. Таблица данных

При открытии окна Результаты синим цветом высвечиваются параметры сетей различной архитектуры, например, Линейная, МП – многослойный персептрон, РБФ – радиально-базисная функция, ОРНС – обобщенная регрессионная НС.

Рис.2. Результаты синтеза НС

На этом этапе следует проанализировать полученные варианты сетей, используя критерии ошибки…, производительности и пр.

Здесь можно синтезировать и другие варианты НС, используя Инструмент > Конструктор сетей, и выбрать лучшую сеть из всех полученных. Выбор осуществляется с помощью команды Выбрать модели и активации строки в данными лучшей модели > OK.

Анализ результатов. Нажмите кнопку Архитектура сети можно получить графическое представление (Рис. 3).

Рис.3. Графическое представление архитектуры сети

В этом же окне можно ввести Наблюдение пользователя, нажав соответствующую кнопку и используя в открывшейся вкладке Значение пользователя. После двойного щелчка левой кнопки мыши в ячейке х и/или у можно изменить значение, соответствующее наблюдениям, и нажав кнопку ОК получить соответствующее значение z, рассчитанное выбранной сетью. Это значение z отображается в окне Данные: Прогноз наблюдения пользователя после нажатия кнопки Предсказанные.

Представление результата. В окне Результаты откройте график отклика или поверхность отклика (Рис. 4), по которым можно судить о качестве аппроксимации заданной функции.

Рис. 4. Поверхность отклика

Кроме этого, можно открыть окно Таблица откликов, предварительно задав во вкладке Дополнительно максимальные и минимальные значения независимых переменных. По таблице выбирается интересующее сочетание значений независимых переменных х и у, определяется соответствующее значение z для сопоставления с расчетами, определяемыми задачей проверки качества сети.