Кнопка Select models (Выбор моделей) окна Results

Появляется окно с 10-тью сохранёнными моделями.

Можно выбрать любую из них – кнопка ОК.

Далее – кнопка Advanced окна Results:

Кнопка Network illustration:

Рисунок 3-х - слойного персептрона.

Чтобы увидеть работу сети в режиме on-line:

Вводим в окошко Input case входные совокупности переменных (1-ю совокупность R1,R2,R3,R4; 2-ю совокупность R1,R2,R3,R4, … 10-ю и т.д.), можно видеть в цветах, как персептрон определяет класс входной совокупности (подсвечивается один из 3-х выходов).

Можно на этой панели выбирать разные модели и смотреть на их конфигурации.

Использование сети для классификации новых объектов.

Чтобы определить класс нового многомерного наблюдения:

· Окно Results

· вкладка Advanced - Дополнительно - кнопка User defined case - Пользовательское значение

· появл-ся диалоговое окно User defined case prediction - Прогноз значений пользователя

Рис. Вид диалогового окна User defined case prediction - Прогноз значений пользователя.

· вкладка Quick - Быстрый - кнопка User defined input - Задать входные значения.

· Ввести значения ->OK -> возвратились в окно User defined case prediction

· нажать кнопку Predictions – Прогноз

· нейронная сеть выдаст номер класса, которому принадлежит заданный объект:

· Классификатор построен.

Чтобы задать последовательно несколько входных наблюдений, Делаем следующее:

· Окно Results

· вкладка Advanced - Дополнительно - кнопка User defined case - Пользовательское значение

· появл-ся диалоговое окно User defined case prediction - Прогноз значений пользователя

· вкладка Quick - Быстрый - кнопка User defined input - Задать 1 входные значения - ОК

· кнопка User defined input – Задать 2 входные значения – ОК

· кнопка User defined input - Задать 3 входные значения - ОК

· ……

· кнопка User defined input – Задать N-е входные значения - ОК

· нажать кнопку Predictions – Прогноз

· Нейронная сеть выдаст номера классов по всем введённым наблюдениям:

Сохранение лучшей сети.

Стартовая панель модуля нейронных сетей Statistica Neural Networks (SNN ->

Вкладка Advanced -> в окошке Select Analysis строка Network Set Editor ( редактор сетей:

Откроется окно редактора сетей Neural Network File Edinor -> выбрать вкладку Advanced:

Нажать на кнопку DELETE -> в окне Select Networks and/or Ensembles выделить строки, которые хотим удалить (Оставить надо самую лучшую сеть – с максимальной производительностью (selected perf.- Max) и минимальной ошибкой (Select Error -min)) -> Нажать ОК:

Ещё раз – ОК – возврат к стартовой панели (в окошке Networks видим только 1 оставленную сеть) и выбрать вкладку Networks/Ensembles:

Сохраняем сеть в своей рабочей папке, нажав на кнопку Save network file as…

Выходим из Neural Networks, нажав Cancel.

Запуск уже созданной и сохранённой сети в работу без обучения.

Запускаем модуль Neural Networks.

Загружаем Таблицу исходных данных (она м.б. уже загружена)

Выбираем класс задач – Классификация.

Задаём типы переменных (см. выше)

Выбираем вкладку Networks/Ensembles

Нажимаем на кнопку Open network file и в открывшемся окне выбираем путь к сохранённой сети:

Кнопка “Открыть” – сеть загрузилась:

Опять входим во вкладку Advanced

Выбираем Run Existing Model (запустить существующую сеть):

Жмём ОК:

Выделяем запускаемую сеть (это нужно сделать, так как мы могли сохранить несколько сетей) и жмём ОК:

Появляется окно Results.

Чтобы задавать входные сигналы и заставить сеть классифицировать их, как и раньше входим во вкладку Advanced -> кнопка User Defined case и т.д. (см. выше).