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Reti Neurali su personal computer e fuzzy logic

Introduzione

Reti Neurali Error Back Propagation

Applicazioni pratiche di una rete neurale EBP

Reti Neurali Autoorganizzanti

Fuzzy Logic e La teoria del Ragionamento sfumato

Neurfuzz 1.0

Introduzione

Addestramento

Ambiente di Test

Generazione Codice C

Addestramento con Algoritmo Genetico

Test distribuzione Dati

Interfacce Fuzzy

Test sul potere di generalizzazione

Test sulla Resistenza al rumore

Simulated Annealing(*):Regime termico dinamico

Thermoshock

Fuzzkern: Definizione delle regole di un reasoning Engine

Analisi del codice C generato

Guida al software allegato

Guida agli applicativi

Bibliografia in lingua Inglese

Reti neurali su Personal Computer e Fuzzy Logic: Neurfuzz 1.0

Introduzione

Neurfuzz è un tool composto da due programmi complementari, "Neuronx" e "Fuzzkern" che hanno, rispettivamente, le funzioni di generatore di reti neurali error back propagation e fuzzy systems.

Neuronx è un programma in grado di addestrare una rete neurale ebp prelevando i dati relativi al training set da un file in formato ascii. Raggiunto il target error si può passare alla fase di test utilizzando l'apposito ambiente integrato. Successivamente, è possibile generare un file in codice c che costituisce la rete neurale addestrata e può comunicare con altri programmi tramite files, ma può anche essere integrato come funzione all’ interno di altri programmi (fig.1).

Fuzzkern permette di generare programmi in codice c che contengono il "reasoning engine" di un sistema fuzzy. Tali programmi devono essere utilizzati in combinazione con reti neurali generate con Neuronx utilizzando l opzione delle interfacce fuzzy: in pratica le operazioni di fuzzyficazione e defuzzyficazione vengono eseguite all’ interno della rete, mentre la esecuzione delle regole avviene all’ interno del "reasoning engine". In questo modo è possibile, anche grazie alla architettura modulare di tipo object oriented del sistema, creare sistemi ibridi contenenti strati alternati delle tecnologie fuzzy e neuronale(fig.2).

Le reti generate hanno due strati hidden che possono avere fino a 100 neuroni ciascuno e un massimo di 100 inputs e 100 outputs. Neuronx può girare su un 286 con 560 kb di memoria disponibile per programmi, facilmente ottenibile su DOS 6.0; la presenza del coprocessore matematico 287 accelera notevolmente il processo di apprendimento.

DOWNLOAD: http://www.simtel.net/pub/simtelnet/msdos/neurlnet/neurfuzz.zip

 

Luca Marchese

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