Описание выходной информации

Перечень выходной информации Выходная информация:

Классы распределения;

Обученная нейронная сеть;

Ответы обученной нейронной сети на опрос.

Форма представления выходной информации Форма представления выходной информации — табличная, графическая.

Таблица 5 «Классы распределения».

Обучение нейронной сети 1.

Значимость входов Тестирование.

Упрощение нейронной сети 1.

Обучение нейронной сети.

Значимость входов Тестирование.

Обучение нейронной сети3.

Значимость входов Тестирование.

Обучение нейронной сети 4.

Значимость входов Тестирование.

Упрощение сети.

Обучение нейронной сети 5.

Значимость входов Тестирование.

Описание структурных единиц информации

Описание структурных единиц информации Microsoft Excel — ячейка, формат ячеек — общий.

Способы контроля выходной информации Единственный доступный способ контроля для данного случая — визуальный контроль информации.

Алгоритм решения задачи

Ввод данных характеристик (количественных — 5, качественных — 2) по каждому варианту (30).

Определение максимальных и минимальных значений каждой характеристики (Max и Min).

Для количественных характеристик рассчитать:

Для качественных характеристик:

Коэффициент приоритета.

Идеал.

Взвешенная сумма.

— коэффициент прироста.

Взвешенное произведение.

Расстояние до идеала Идеал:

Место по 3 методу Сумма мест.

Правило стабильной оптимальности Визуальное определение классов для каждого варианта из диаграммы «Сравнения методов».

Построение нейронной сети;

Указание меток входных и выходных нейронов;

Заполнение данными вектора обучения (20 векторов);

Обучение нейронной сети;

Ввод входных значений для опроса;

Опрос нейронной сети.