Page 3 - 4703

ЗМІСТ

Передмова 4
1 ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ 6
1.1 Загальні відомості 6
1.1.1 Базова модель штучного нейрона 7
1.1.2 Навчання нейронних мереж 9
1.1.3 Збір даних для нейронної мережі 10
1.1.4 Пре/пост процессування 13
1.1.5 Прогнозування 15
1.2 Архітектура нейронних мереж 16
1.2.1 Багатошаровий персептрон (MLP) 16
1.2.2 Навчання багатошарового персептрона 16
1.2.3 Радіальна базисна функція (RBF) 31
1.2.4 Навчання RBF-мережі 34
1.2.5 Імовірнісна нейронна мережа 35
1.2.6 Лінійна нейронна мережа 40
1.2.7 Мережа Кохонена 41
1.3 Рішення завдань класифікації в пакеті ST
Neural Networks 44
1.4 Рішення завдань регресії в пакеті ST Neural
Networks 48
1.5 Прогнозування часових рядів в пакеті ST
Neural Networks 53
1.6 Відбір змінних і пониження розмірності 55
2 НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ МОДУЛЬ
STATISTICA Neural Networks 59
2.1 Введення даних 60
2.2 Відбір вхідних даних і пониження
розмірності 61
2.3 Шкалування даних і перетворення текстових
значень 62
2.4 Вибір нейромережевої моделі 63
2.5 Ансамблі нейронних мереж 66
2.6 Навчання нейронної мережі 66
2.7 Створення гібридних структур мереж 68
2.8 Тестування нейронної мережі 68

3