Neurex

Android Alkalmazás Elemzése És Áttekintése: Neurex, A Ivo Vondrak Apps Fejlesztése. Felsorolva A Irodai Alkalmazások Kategóriában. A Jelenlegi Verzió A V6Q, A 05/11/2025 -Es Frissítésű. A Felhasználói Vélemények Szerint A Google Play: Neurex. Több Mint 1 Telepítés. A Neurex Jelenleg 1 -As Értékeléssel Rendelkezik, Az Átlagos Minősítés 5.0 Csillag

A Neurex egy többrétegű neurális hálózaton alapuló szakértői rendszer. A neurális hálózatok és a konnekcionizmus korszaka új perspektívát kínál a megbízható tudás megszerzésére a döntéstámogatáshoz és annak felhasználóbarát alkalmazásához. A hagyományos, szabály- és/vagy keretalapú szakértői rendszerek gyakran kihívásokkal szembesülnek a megbízható tudásbázis létrehozásakor. A neurális hálózatok képesek leküzdeni ezeket a nehézségeket. Lehetséges tudásbázist létrehozni szakértők nélkül, kizárólag a megoldott területet leíró adatgyűjtemények felhasználásával, vagy olyan szakértőkkel, akiknek a tudása a tanulási folyamat során ellenőrizhető. A szakértői rendszer használati folyamata a következőképpen vázolható fel:

1. A neurális hálózat topológiájának meghatározása: Ez a lépés magában foglalja a bemeneti és kimeneti tények számának meghatározását, valamint a rejtett rétegek számának meghatározását.
2. Bemeneti és kimeneti tények (attribútumok) megfogalmazása: Minden tény egy neuronhoz kapcsolódik a bemeneti vagy kimeneti rétegben. Az egyes attribútumok értéktartománya is meghatározásra kerül.
3. A tanulóhalmaz meghatározása: A mintákat igazságértékekkel (pl. 0-100%) vagy az előző lépésekben meghatározott tartományból származó értékekkel adjuk meg. 4. A hálózat tanulási fázisa: A neuronok közötti kapcsolatok (szinapszisok) súlyait, a szigmoid függvények meredekségét és a neuronok küszöbértékeit a Back Propagation (BP) módszerrel számítják ki. Lehetőség van paraméterek meghatározására ehhez a folyamathoz, például a tanulási sebesség és a tanulási ciklusok száma. Ezek az értékek alkotják a szakértői rendszer memóriáját vagy tudásbázisát. A tanulási folyamat eredményeit az átlagos négyzetes hiba, valamint a legrosszabb minta indexe és annak százalékos hibája segítségével jelenítik meg.

5. Konzultáció/következtetések a rendszerrel: Ebben a fázisban meghatározzák a bemeneti tények értékeit, majd azonnal levezetik a kimeneti tények értékeit.