число базисних нейронів,
- вага синапсу другого рівня k-ого В«нейронаВ»,
- функція активації k-го В«нейронаВ», - число змінних функції F (розмірність простору),
- вага синапсу першого рівня k-го В«нейронаВ» для i-ой зміною,
- j-е значення i-ої змінної,
- вектор параметрів функції активації,
P-число навчальних прикладів (K
Існують різні алгоритми навчання RBF-мереж. Основний алгоритм (гібридний) використовує двокрокового стратегію навчання або змішане навчання. Він оцінює позицію і ширину ядра на підставі даних навчальної вибірки, а потім алгоритм мінімізації середньоквадратичної помилки В«з учителемВ» (В«onlineВ») для визначення ваг зв'язків. Оскільки вихідні елементи лінійни, застосовується неітераційні алгоритм. Після отримання цього початкового наближення використовується градієнтний спуск для уточнення параметрів мережі.
Цей змішаний алгоритм навчання RBF-мережі сходиться набагато швидше, ніж алгоритм зворотного поширення для навчання багатошарових персептронов.
2. Реалізація експертної системи
.1 Опис структури ПЗ
Процес проектування автоматизованої системи полягає в побудові моделі, записаної в графічній нотації. При цьому дотримуються загальні принципи структурного проектування: спадна розробка, ієрархічна побудова моделі, сувора формалізація і чітка семантика. Для розробленого була складена контекстна діаграма потоків даних:
В
Рисунок 4 - Контекстна діаграма потоків даних верхнього рівня
.2 Основні рішення по інтерфейсах
Розроблена програмна система базірутся повністю на інтерфейсі систем MatLab і MetaTrader, тому як таких особливих інтерфейсних рішень система не представляє.
.3 Керівництво користувача ЕС
Призначення розроблюваної системи полягає в автоматизації процесу дослідження нейромережного апарату для розв'язання задачі прогнозування зміни курсу валютних пар на ринку Forex.
Метою розроблюваної системи є моделювання функціонування штучної нейронної мережі як предиктор для вивчення властивостей та оцінки якості радіальної нейронної мережі.
Функції, що їх системою: навчання і тестування радіально-базисної нейронної мережі на біржових історичних даних і видача прогнозу на черговий запитаний період.
.3.1 Умови роботи системи
Для роботи системи необхідно наявність програмних і апаратних засобів.
Вимоги до апаратних засобів:
нижній рівень: комп'ютер з процесором AMD Athlon -1,4 ГГц, ОЗУ 128Мб, вільне місце на жорсткому диску 1Мб,
монітор SVGA, що підтримує дозвіл не ме...
