Наука Технологии
IUGAROV.COM - Авторские разработки: NeuroKernel 1.0

| Главная | | Новости | | Публикации | | Литература | | Авторские разработки | | Проекты | | Отзывы | | Сотрудничество | | Услуги | | Обратная связь | | Ссылки | | Файлы | | Форум "Биоинформатика" | | Чат | | Карта сервера | | Рассылка | | Гостевая книга|

Поставить закладку | Сделать стартовой

NeuroKernel 1.0

NeuroKernel 1.0 - Это высокотехнологичный продукт, использующий самые последние достижения из области нейроинформатики и компьютерных технологий.

Нейронные сети с успехом применяются как для прогнозирования финансовой и социальной политики, распознавания образов, построения экспертных систем, интеллектуальных агентов, так и в молекулярной биологии и физической химиии для предсказания свойств химических соединений, анализа нуклеотидных и аминокислотных последовательностей.

Основной компонент NeuroKernel 1.0 - Active-X элемент, выполненный в виде библиотеки динамического подключения (далее библиотека) предназначен для использования разработчиками интеллектуальных приложений, а также конечными пользователями - специалистами различных проблемных областей. Также NeuroKernel 1.0 может быть также использован как средство лабораторного практикума в учебных курсах.

  • NeuroKernel 1.0 реализует искусственную нейронную сеть с ядерной организацией.
  • Встроенные методы и свойства позволяют обучать нейронную сеть и выполнять обработку данных.
  • Обученную нейронную сеть можно сохранить на диске (в виде файла формата XML) или прочитать с диска при необходимости.
  • Размерность нейронной сети и векторов данных не ограничена.
  • NeuroKernel 1.0 предоставляет возможность разработки ансамблей, состоящих из множества нейронных сетей.
  • В корпоративных сетях COM-технология позволяет реализовать распределенную обработку данных.
  • Средства проектирования структуры и топологии в процессе создания нейронной сети позволяют использовать готовые прототипы или разрабатывать структуру сети с нуля.
  • Разнообразные функции позволяют легко модифицировать любые элементы нейронной сети как в процессе обучения, так и в процессе работы с ней.
  • Интеграция технологии Ole Scripting предоставляет разнообразные возможности к расширению программных модулей.

В состав пакета включены примеры приложений на Visual Basic, использующих данную библиотеку и руководство разработчика NeuroKernel 1.0.

Примеры

Пример 1. Создание простейшей нейронной сети (перцептрон с 3 скрытыми слоями) с помощью NeuroKernel 1.0 на Visual Basic

Set oKernel = New clsKernel

' создаем новый обьект нейроядра

Dim ret As Long

ret = oKernel.InitializeNetwork1D("Network", 5)

' инициация нейронной сети под названием "Network" и 5 слоями (входной и выходной слои включительно)

ret = oKernel.AddNeuronsToLayerNetwork1D("Network", 1, 10)

' добавляем в структуру входного слоя 10 нейронов

ret = oKernel.AddNeuronsToLayerNetwork1D("Network", 2, 10)

' добавляем в структуру 1 скрытого слоя 10 нейронов

ret = oKernel.AddNeuronsToLayerNetwork1D("Network", 3, 10)

' добавляем в структуру 2 скрытого слоя 10 нейронов

ret = oKernel.AddNeuronsToLayerNetwork1D("Network", 4, 10)

' добавляем в структуру 3 скрытого слоя 10 нейронов

ret = oKernel.AddNeuronsToLayerNetwork1D("Network", 5, 10)

' добавляем в структуру выходного слоя 10 нейронов

ret = oKernel.Create1DNetwork("Network", 5)

' создаем нейроны и связи в нейронной сети

ret = oKernel.Set1DNetworkLearningCoefficient("Network", 1.4)

' устанавливаем кэффициент обучения сети равным 1.4

Пример 2. Обучение (одна эпоха) нейронной сети из примера 1 с помощью NeuroKernel 1.0 на Visual Basic

Dim i As Long

Dim TrainingSet(10) As Long

' массив для значений входных элементов

Dim ExpectedResultSet(10) As Double

' массив для значений выходных элементов

Dim ret As Long

' предполагается, что TrainingSet() и ExpectedResultSet() заполнены

For i = 1 To 10

ret = oKernel.SetInput1D("Network", i, TrainingSet(i))

' устанавливаем значение входного элемента i

Next i

oKernel.CalculateOutput1D "Network"

' вычисляем значения выходных элементов

For i = 1 To 10

ret = oKernel.SetWeights1D("Network", i, ExpectedResultSet(i))

' устанавливаем значение выходного элемента i

Next i

ret = oKernel.AdjustWeights1D("Network")

' модифицируем веса сети с учетом ошибки

Debug.Print oKernel.Net1DByName("Network").AverageSquaredError

' выводим в окно отладки величину ошибки

Пример 3. Работа с нейронной сетью из примера 1 с помощью NeuroKernel 1.0

Dim i As Long

Dim InputSet(10) As Long

Dim tmpResult As Long

' массив для значений входных элементов

Dim ret As Long

' предполагается, что InputSet() заполнен

For i = 1 To 10

ret = oKernel.SetInput1D("Network", i, InputSet(i))

' устанавливаем значение входного элемента i

Next i

oKernel.CalculateOutput1D "Network"

' вычисляем значения выходных элементов

For i = 1 To 10

tmpResult = oKernel.Net1DByName("Network").OutputLayer(i)

' определяем значение i-го выходного элемента

Debug.Print Format$(tmpResult * 100, "0.00") & "%"

' выводим в окно отладки значение i-го выходного элемента

Next i

Web-портал, посвящённый инновационным медицинским биотехнологиям и вопросам использования компьютерных технологий в системе практического здравоохранения Медицинский кодекс врачей Рунета MedLinks - Вся медицина в Интернет Яндекс цитирования Рейтинг@Mail.ru
Рассылка 'БИОИНФОРМАТИКА' Рассылка 'Новости сайта IUGAROV.COM'
Designed by Igor V. Ugarov

Copyright © Igor V. Ugarov Last update: 22/04/2008 http://www.iugarov.com

При использовании материалов сайта в Интернет, гиперссылка (hyperlink) на сайт http://www.iugarov.com с указанием авторов материала обязательна.


Баннерная сеть Медицина и здоровье

Баннерная сеть Медицина и здоровье