Page 64 - 4703

Пакет STATISTICA Neural Networks містить вбудовану
систему аналізу головних компонент (АГК) і автоасоціативні
мережі для "нелінійного АГК", що дозволяють знижувати роз-
мірність початкових даних. Відмітимо, що широкий набір ме-
тодів згортання даних реалізований вже в базовій системі
STATISTICA.

Генетичний алгоритм відбору вхідних даних
Для автоматичного пошуку оптимальних комбінацій вхі-
дних змінних, у тому числі і в тих випадках, коли між ними є
кореляції і нелінійні залежності, в модуль STATISTICA Neural
Networks включений генетичний алгоритм відбору вхідних
даних, який сполучає в собі можливості генетичних алгорит-
мів і переваги імовірнісних і узагальнено-регресійних нейрон-
них мереж (PNN і GRNN).
Майже миттєва швидкість навчання PNN/GRNN -мереж
дає можливість ефективно використовувати генетичний алго-
ритм, і, більше того, в реальному часі проводити власні експе-
рименти на чутливість даних (користуючись наявними в ре-
дак-
торові даних модуля STATISTICA Neural Networks зручними
засобами пригнічення незначущих змінних).

2.3 Шкалування даних і перетворення текстових зна-
чень

Перед тим, як дані будуть введені в мережу, вони мають
бути певним чином підготовлені. Також важливо, щоб вихідні
дані можна було легко інтерпретувати. У STATISTICA Neural
Networks є можливість автоматичного масштабування вхідних

64