Neurex

Анализ И Обзор Приложения Android: Neurex, Разработанный Ivo Vondrak Apps. Перечислен В Категории Работа. Текущая Версия-V6Q, Обновленная На 05/11/2025 . Согласно Обзорам Пользователей В Google Play: Neurex. Достигнуто Более 1 Установок. Neurex В Настоящее Время Имеет 1 Обзоров, Средний Рейтинг 5.0 Звезд

Neurex — это экспертная система, основанная на многослойной нейронной сети. Эпоха нейронных сетей и коннекционизма открывает новые перспективы в получении надежных знаний для поддержки принятия решений и их удобного использования. Традиционные экспертные системы, основанные на правилах и/или фреймах, часто сталкиваются с трудностями при создании надежной базы знаний. Нейронные сети способны преодолеть эти трудности. Базу знаний можно создать без экспертов, используя только наборы данных, описывающие решаемую задачу, или с экспертами, чьи знания могут быть проверены в процессе обучения. Процесс использования экспертной системы можно описать следующим образом:

1. Определение топологии нейронной сети: Этот этап включает определение количества входных и выходных фактов, а также количества скрытых слоев.
2. Формулировка входных и выходных фактов (атрибутов): Каждый факт связан с нейроном во входном или выходном слое. Также определяется диапазон значений каждого атрибута. 3. Определение обучающего набора: Паттерны вводятся с использованием значений истинности (например, 0–100%) или значений из диапазона, определенного на предыдущих этапах.
4. Фаза обучения сети: Веса связей (синапсов) между нейронами, наклоны сигмоидальных функций и пороговые значения нейронов вычисляются с помощью метода обратного распространения ошибки (BP). Доступны опции для определения параметров этого процесса, таких как скорость обучения и количество циклов обучения. Эти значения формируют память или базу знаний экспертной системы. Результаты процесса обучения отображаются с использованием среднеквадратической ошибки, а также индекса наихудшего паттерна и его процентной ошибки.
5. Консультация/вывод с системой: На этом этапе определяются значения входных фактов, после чего немедленно выводятся значения выходных фактов.

Read more