Прогнозирование с использованием нейротехнологий. Нейропакеты и их характеристики

Проведем  анализ, используя данные журнала  «Нейрокомпьютер», наиболее мощных зарубежных нейропакетов

1)        NeuroSolutions фирмы NeuroDimension Inc.,

2)        NeuralWorks Professional II/ Plus с модулем UDND фирмы NeuralWare Inc.;

3)        Process Advisor фирмы AlWare Inc.;

4)        NeuroShell 2 фирмы Ward Systems Group,

5)        BrainMaker Pro фирмы California Scientific Software.

В качестве тестовой рассмотрена задача прогнозирования многомерного временного ряда. В качестве архитектуры взята многослойная нейронная сеть с различными критериями и алгоритмами обучения

В результате тестирования все нейропакеты показали практически одинаковые результаты по времени обучения с помощью алгоритма обратного распространения ошибки. Поэтому оценка производилась по показателям нейропакетов, связанным с возможностями использования различных нейронных структур, критериев оптимизации и алгоритмов обучения сетей, а также с простотой использования нейропакетов и наглядностью представляемой информации.

При тестировании учитывались и возможности использования нейропакетов для разработки нейронных систем для решения прикладных задач. В результате были определены следующие показатели сравнения, отражающие возможности нейропакетов:

•          простота создания и обучения нейронной сети, интуитивно понятный интерфейс;

•          простота подготовки обучающей выборки;

•          наглядность и полнота представления информации в процессе создания и обучения нейронной сети;

•          количество реализуемых стандартных нейропарадигм, критериев и алгоритмов обучения нейронной сети,

•         возможность создания собственных нейронных структур;

• возможность использования собственных критериев оптимизации,

•          возможность использования собственных алгоритмов обучения нейронной сети,

•          простота обмена информацией между нейропакетом и Другими приложениями операционной системы;

•          открытость архитектуры, т. е. возможность расширения нейропакета за счет собственных программных модулей;

•          возможность генерации исходного кода;

•          наличие макроязыка для ускорения работы с нейропакетом.

Первые  три показателя важны для начинающих пользователей нейропакетов, 3-8 — для опытных пользователей, решающих конкретные прикладные задачи, показатели же 7-11 являются определяющими при создании интегрированных, нейронных инструментальных систем на базе нейропакетов и важны для профессиональных разработчиков и программистов.