Разработка эффективных нейронных сетей для идентификации и прогнозирования.

Ответственный исполнитель: Говорухин Сергей Александрович.

Аннотация:

Программно-алгоритмическая система (ПАС) АОРО разработана в среде программирования Borland Delphi 6.0 и реализует модифицированный алгоритм обратного распространения ошибки. ПАС также делает возможным исследование работы даного алгоритма и поиска оптимальных настроек различных параметров сети при обучении, таких как функция активации, меры ошибки, коэффициенты скорости обучения и инерционности, а также признаков остановки обучения сети. ПАС АОРО можно использовать как средство для решения задач идентификации и прогнозирования в различного рода экономических, технических и др. системах.

Преимуществами ПАС АОРО являются:

• встроенная справочная служба;

• простой и понятный интерфейс;

• результаты работы заносятся в протокол и хранятся в отдельном файле с возможностью удобного просмотра;

• данные для исследования можно сохранять в отдельном файле, имеющем простую структуру и удобном для редактирования;

• осуществлена обработка ошибок ввода/вывода и удобная система подсказок.

В ходе дальнейшей разработки программы планируется осуществить следующие этапы:

• исследование методов подготовки и оптимизации данных перед предъявлением их сети и, возможно, создание встроенного блока обработки начальных данных;

• проектирование оптимальной структуры нейронной сети для минимизации ошибки обобщения, т. е. расширение возможностей проектирования сети в ПАС;

• программная реализация алгоритмов других видов искусственных нейронных сетей.