Скачать программы NeuroSolutions 6

NeuroSolutions 6.0 Alpha 2
Год выпуска: 2009
Версия: 6.0a Developer
Разработчик: Neural Dimension inc
Платформа: Windows
Совместимость с Vista: да
Системные требования:
Operating System - Windows 98/Me/NT/2000/XP/Vista or higher
Memory - 128MB RAM
Hard Drive - 100MB free space
Video - 640x480 with 256 colors (800x600 with 16M colors recommended)
Язык интерфейса: только английский
Таблэтка: Присутствует
Описание: NeuroSolutions является совершеныым графическим инструментом разработки нейронных сетей для Windows 98/2000/XP/Vista. Эта программа сочетает в себе модульный и графический интерфейс проектирования сетей с использованием современных обучающих процедур и генетической оптимизации. Результатом является фактически естественная среда проектирования нейронных сетей для исследования и решения проблем реального мира. Download Скачать .torrent файл Как скачивать · Что такое torrent (торрент) · Рейтинг и ограничения
Сайт не распространяет и не хранит электронные версии произведений, а лишь предоставляет доступ к создаваемому пользователями каталогу ссылок на торрент-файлы, которые содержат только списки хеш-сумм

К сожалению пока никто не оставил комментарий ;(

© 2009–2016, Торрентино
По всем вопросам обращаться на admin@torrentino.me

Правообладателям просьба писать вежливо и своевременно: abuse@torrentino.me и мы отнесемся к вашей просьбе с пониманием.

NeuroScalp, TradingSolutions, NeuroSolutions

TradingSolutions и NeuroSolutions дословно переводится как "торговое и нейро решение" - представляют собой новейшие разработки компании NeuroDimensions. Программы позволяет строить механические торговые системы, советников, системы входа/выхода из рынка. Главное отличие программ от прочих заключается в том, что делается это не только на основе классических индикаторов и приёмов технического анализа, а на основе нейросетевого моделирования. Это позволяет добиться в полученных моделях высочайшей точности прогнозирования дальнейшего движения рыночной цены анализируемого инструмента. Такая точность может быть сравнима только с тем, как если бы живой аналитик проводил бы этот анализ. Здесь и заключается хитрость - программы TS и NS способны имитировать деятельность человеческого мозга и тем самым научиться, что реализовано в программах при помощи процесса так называемой генетической оптимизации, понимать и "чувствовать", что произойдет на рынке в следующий момент времени. А что надо трейдеру - совсем мало - знать, куда пойдёт цена в следующий момент времени. Генетическая оптимизация подбирает за Вас наилучшие из возможных параметры для Вашей нейросетевой модели, добиваясь максимального(!) приближения реального результата к идеальному, т.е. желаемому.

Если говорить о том, что нейросети и связанные с этой темой вопросы тесно связаны с соответствующим разделом математики, то здесь надо отметить то, что программы как раз и создавались с учетом того, что трейдеры - это все-таки не профессиональные математики (хотя среди трейдеров такие люди часто встречаются :), да и к программированию трейдеры тоже не очень приспособлены. Поэтому программа TradingSolutions предлагает уже готовые, настроенные на торговлю типовые модели нейросетей, которые просто надо адаптировать к своему инструменту. Также освоение программы удобно сочетается с так называемым TradingSolutions Service - это означает, что любой желающий, после установки программы может подписаться на результаты специального сервиса от компании, производящей TradingSolutions - Вы будете каждый день скачивать обновленные данные по торгам определенными инструментами (несколько индексов и акций) - с подробным пояснением - как была построена модель для данного инструмента (при желании ее можно скопировать на свой инструмент, все коды открыты), подробной статистикой - какую прибыль принесла данная система за анализируемый период времени и ряд другой полезной информации.

Программа позволяет провести тестирование полученной торговой системы, модели на исторических данных, построить кривую баланса (Equity Line).

А если говорить о классических индикаторах технического анализа - то их список просто ошеломляет - в мире не найдется трейдера, который не смог бы подобрать из этого набора что-то, чему он доверяет. Кроме того, индикаторы можно использовать в совокупном анализе, объединив классический анализ с нейросетевым. Генетический оптимизатор позволит Вам автоматически находить как наиболее подходящие для Вашего временного ряда индикаторы, так и наиболее подходящие значения их параметров, например, по скольким дням рассчитывать скользящее среднее. Можно строить и писать свои собственные индикаторы, функции, системы входа/выхода. Имеется встроенный язык программирования. Остается загадкой, почему столь развитая система пока так непопулярна в России. По субъективному мнению автора - система превосходит Метасток на несколько поколений вперед. TS поддерживает данные в формате csv, txt, prn, данные в формате MetaStock, MetaTrader, TrateStation.

Это основной продукт фирмы NeuroDimension. Этот сверхсовременный программный пакет совмещает модульный, с иконным представлением, интерфейс разработки нейронной сети, с реализацией усовершенствованных процедур обучения, таких как обратное распространение во времени. Также реализованы некоторые другие полезные функции, такие как генератор исходного кода на C++, настройка компонентов через DLL, всеобъемлющий макро-язык и возможность работы с Visual Basic через OLE Automation. NeuroSolutions - лидер в технологии моделирования нейронных сетей. Этот революционный продукт - единственная из программ под Windows, способная обеспечивать:

• Рекуррентное обратное распространение (Recurrent Backpropagation)

Рекуррентное обратное распространение используется для fixed-point learning. NeuroSolutions - один из немногих программных продуктов, поддерживающих эту возможность. Как и статическое обратное распространение, fixed-point learning сопоставляет статические входные данные статическим выходным данным. Отличие состоит в том, что сопоставление происходит не сразу. Когда данные поступают на вход сети, сеть пропускает их через рекуррентные связи пока данные на выходе не достигнут фиксированного состояния. Тренировка сети с использованием fixed-point learning может быть более трудной, чем с использованием статического обратного распространения, но выигрыш от использования таких сетей может заключаться в получении гораздо меньших по размеру и более эффективных реализаций. В процессе рекуррентного обратного распространения активации распространяются вперед пока не достигается фиксированное значение. После этого периода релаксации, вычисляется ошибка и распространяется назад. Активации ошибки должны стабилизироваться прежде чем могут быть получены новые весовые значения, так что релаксация ошибки также является необходимой.

Обратное распространение во времени

Нейронные топологии, задаваемые пользователем

Объектно-ориентированный дизайн NeuroSolutions разбивает нейронную сеть на нейронные компоненты. Такая структура обеспечивает возможность моделирования любой нейронной сети, построенной по аддитивной модели.

Нейронные компоненты, задаваемые пользователем

Генерация кода C++

Разработчики приложений могут интегрировать технологию нейронных сетей в свои приложения путем генерирования исходного кода на С++ для сетей, созданных в NeuroSolutions. Генерация исходного кода в NeuroSolutions так же надежна, как и объектно-ориентированная среда разработки системы. Независимо от того, насколько проста или сложна нейронная сеть, разрабатываемая вами в графической пользовательской оболочке, NeuroSolutions сгенерирует полностью эквивалентный исходный код сети на ANSI C++ - даже для сетей, содержащих ваши собственные алгоритмы, реализованные на DLL! Сгенерированная сеть может тренироваться заранее в графической среде разработки NeuroSolutions. или в вашем приложении.

NeuroSolutions первоначально поставлялась для рынка рабочих станций UNIX с целью обеспечения неограниченной среды разработки для исследователей нейронных сетей. Теперь Windows-версия обеспечивает инструментарий для автоматизации процесса разработки сети, поддерживая при этом мощность и гибкость оригинального объектно-ориентированного интерфейса.

NeuroSolutions для Excel
Это add-in к Microsoft Excel для поддержки NeuroSolutions. Вы просто выделяете участок своих данных в листе Excel для тренировки, cross-validation или тестирования, проходите через несколько панелей конфигурации - и вы имеете работающую нейронную сеть. Сконфигурируйте еще одну панель - и Excel сможет производить для вас графическую обработку результатов серий экспериментов. Это мощное средство позволяет вам с легкостью определять оптимальные параметры нейронной сети

Custom Solution Wizard
Это самый новый продукт в нашей линейке продуктов для нейронных сетей. Эта революционная программа берет нейронную сеть, созданную в NeuroSolutions и автоматически генерирует и компилирует динамически подключаемую библиотеку (DLL), реализующую эту сеть. Эта DLL в дальнейшем может быть включена в ваше собственное приложение на Visual Basic, Microsoft Excel, Microsoft Access или Visual C++.

NeuroDimension, Inc. анонсирует выпуск Genetic Server и Genetic Library. Оба этих продукта обеспечивают основной API для разработки генетических алгоритмов.

Семейство программ NeuroScalp построено по модульному принципу. Базовым модулем является модуль классического теханализа, в который интегрируются дополнительные модули, реализующие различные методы анализа финансовых рынков. В настоящее время доступны следующие дополнительные модули:

- NeuroScalp "Экспертный модуль, российский рынок акций" - модуль содержащий готовые нейросети для трех российских акций - РАО Газпром, РАО ЕЭС России, НК Лукойл.
- NeuroScalp "Модуль Нейронных сетей" - эмулятор классических многослойных нейронных сетей с использованием генетических алгоритмов.
- NeuroScalp "Модуль Карты Кохонена" - модуль реализующий карты Кохонена в приложении к финансовым рынкам.
- NeuroScalp "Модуль Статистика" - модуль статистической обработки финансовой информации и анализа рынка.

NeuroScalp имеет удобный интерфейс и реализует необходимое множество методов, требуемое для реализации различных идей пользователя.

Что умеет нейросеть
Любая работа с нейросетью начинается с определения задач, которые она должна решать, т.е. с определения функций выходов. В общем случае сеть может решать как задачи классификации (дискретные выходы), так и задачи предсказания (непрерывные выходы). Из всего множества решаемых нейросетями задач для трейдинга наиболее важными являются:
- Классификационный прогноз направления;
- Прогноз цены;
- Выработка торговых сигналов;
- Прогнозирование индикаторов;
- Определение уровней стопов;
- Определение "похожих" дней;
- Определение кризисных и аномальных точек;
- Предсказание наступления кризиса;
- Прогноз развития кризисной ситуации
Последние четыре задачи особенно эффективно решаются с использование специальной парадигмы нейронной сети - самоорганизующихся карт Кохонена. Особенности работы с такими картами будут изложены в следующих статьях цикла.
Конечной целью любого вида анализа, в том числе и нейронных технологий, является выработка торговых сигналов. Настройка нейросети для генерации торговых сигналов - задача сложная и требует углубленного понимания рынка и нейросетей. Поэтому мы советуем сначала научиться избегать ошибок на более простых, но не менее важных задачах - прогнозировании цен и индикаторов.

NeuroSolutions Developer Edition

9 августа 2006, 23:06

[img=doci/the/the_first_attempt-1155149581_i_5787_full.gif]
Универсальный нейропакет NeuroSolutions фирмы NeuroDimension, Inc предназначен для моделирования широкого круга искусственных нейронных сетей. Основное достоинство описываемого нейропакета состоит в его гибкости: помимо традиционно используемых нейросетевых парадигм (типа полносвязных многослойных нейронных сетей или самоорганизующихся полей Кохонена) нейропакет включает в себя мощнейший редактор визуального проектирования нейронной сети, позволяющий создавать практически любые собственные нейронные структуры и, что немаловажно, собственные алгоритмы их обучения.Стоимость Developers Edition $2495

Особо следует отметить, что данный нейропакет позволяет пользователю вводить собственные критерии обучения нейронной сети не ограничивая его только широко распространенным, но далеко не самым оптимальным критерием минимума квадрата ошибки.
Нейропакет NeuroSolutions снабжен мощными и хорошо продуманными средствами визуализации: отображать в каком угодно виде и визуально контролировать можно все, начиная от структуры нейронной сети и кончая процессом и результатом обучения. Наличие мощных средств визуализации выводит данный нейропакет на уровень CAD-систем (систем автоматизированного проектирования), т.е. NeuroSolutions можно считать системой проектирования и моделирования нейронной сети
Пакет NeuroSolutions предназначен для работы в операционных системах Windows'95/NT. Помимо грамотно организованных средств взаимодействия с операционной системой (поддерживается OLE2) нейропакет снабжен также генератором исходного кода и средствами, позволяющими использовать внешние модули при проектировании и обучении нейронной сети.
Пакет поддерживает программы, написанные на языке C++ для наиболее известных компиляторов (Microsoft Visual C++ и Borland С++, а также программы в виде выполняемого кода (в виде DLL). Другими словами, пакет NeuroSolutions представляет собой гибкую открытую систему, которую можно дополнять и модифицировать при необходимости. Внутри пакета имеется встроенный макроязык. позволяющий производить практически любую мыслимую настройку пакета под задачу.
Помимо прекрасных средств визуализации данный нейропакeт оснащен мощными качественными средствами. Нейронная сеть проектируется как набор нейронов, соединенных между собой.
Под словом "нейрон" понимается достаточно широкий класс простейших вычислительных элементов, включая обычный взвешенный сумматор (нейрон 1-го порядка), нейроны высших порядков (с перемножением входов), а также непрерывный интегрирующий нейрон (т.е. нейрон, тело которого представляет собой не дискретный сумматор, а непрерывный интегратор). Функция активации нейрона может быть выбрана из пяти стандартных (кусочно-линейная, функция знака и три типа сигмоидальных) функций, а также задана в произвольном виде пользователем.

For many years neural networks have been successfully applied to various data prediction, data classification and data mining problems in research, business and industrial environments. NeuroSolutions is a highly graphical neural network development tool that enables you to easily create a neural network model for your data. This leading-edge software combines a modular design interface with advanced learning procedures, giving you the power and flexibility needed to design the neural network that produces the best solution for your specific problem.
Since 1995, NeuroSolutions has played an instrumental role in making this remarkable technology easily accessible to thousands of PC users spread around the globe. Whether you are developing a neural network application, researching a new neural model, or simply learning about neural networks, you should take a serious look at NeuroSolutions. Download and install an evaluation copy, give it your data file and see how well a NeuroSolutions neural network can solve your problem. Seeing is believing!
Home
Ниже русскоязычные сайты.на них можно найти дополнительную информации и описания.
Home RU 1
Home RU 2
Home RU 3

Необходимо зарегистрироваться чтобы прочитать текст или скачать файлы

sam777 / отклонена из раздела Софт / отклонена с индекса

Neurosolutions инструкция

В настоящее время известно большое количество нейропакетов, выпускаемых рядом фирм и отдельными исследователями и позволяющих конструировать, обучать и использовать нейронные сети для решения практических задач Характеристики некоторых из них приведены в табл 4 2

Рассмотрим несколько нейропакетов, предназначенных для реализации на персональных компьютерах в различных операционных средах, по степени их универсальности, а также с точки зрения простоты использования и наглядности представления информации

Таблица 4.2 (см. скан) Характеристики некоторых современных нейропакетов

(кликните для просмотра скана)

(кликните для просмотра скана)

(кликните для просмотра скана)

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

1) NeuroSolutions фирмы NeuroDimension Inc.

2) NeuralWorks Professional II/ Plus

с модулем DND фирмы NeuralWare Inc.;

3) Process Advisor фирмы AlWare Inc.;

2 фирмы ard Systems Group,

5) BrainMaker Pro

фирмы alifornia 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.

Оценка проведена по десятибалльной шкале и сопровождена комментариями, призванными помочь составить собственное мнение о протестированных нейропакетах.

NeuroSolutions предназначен для моделирования большого набора нейронных сетей. Основное его достоинство состоит в гибкости: помимо традиционных нейросетевых парадигм (полносвязных и многослойных С, самоорганизующихся карт Кохонена) нейропакет включает в себя мощный редактор визуального проектирования нейронных сетей, позволяющий создавать любые нейронные структуры и алгоритмы их обучения, а также вводить собственные критерии обучения. NeuroSolutions имеет хорошие средства визуализации структур, процессов и результатов обучения и функционирования нейронных сетей. Это ставит данный нейропакет на уровень CAD-систем (систем автоматизированного проектирования) проектирования и моделирования НС.

Пакет предназначен для работы Windows. Помимо средств взаимодействия с операционной системой (OLE), нейропакет снабжен генератором исходного кода и позволяет использовать внешние модули при создании и обучении нейронной сети. Пакет поддерживает программы, написанные на языке C++ для компиляторов Microsoft Visual C++ и Borland C++, а также в виде DLL-кода. Таким образом, NeuroSolutions является гибкой открытой системой, которую можно при необходимости дополнять и модифицировать. Пакет содержит встроенный макроязык, позволяющий производить практически любую настройку под конкретную задачу.

В пакете реализуется большой перечень нейронов, включая взвешенный сумматор (нейрон первого порядка), нейроны высших порядков (с перемножением входов), а также непрерывный интегрирующий нейрон. Функция активации нейрона может быть выбрана из пяти стандартных (кусочно-линейная, функция знака и три типа сигмоидальных) функций, а также задана пользователем. Связи между нейронами задаются произвольно на этапе проектирования и могут быть изменены в процессе работы.

Поддерживаются все типы связей: прямые, перекрестные и обратные. При этом хорошо реализована схема организации связей: можно задать одну векторную связь с заданной весовой матрицей, а не набор скалярных связей с весовыми коэффициентами.

Нейропакет NeuroSolutions содержит моицные средства для организации обучающих выборок. Встроенные конверторы данных поддерживают графические изображения в формате BMP, текстовые файлы с числовыми или символьными данными, а также функции непрерывного аргумента (например, времени), заданные в аналитическом виде или в виде выборки значений. Нейропакет позволяет использовать любые внешние конверторы данных.

На этапе обучения может быть использован широкий круг критериев обучения, как дискретных, так и непрерывных. Помимо этого можно вводить собственные критерии. Можно использовать как встроенный алгоритм обучения типа back-propagation или дельта-правила, так и использовать собственный. Система визуализации процесса обучения позволяет проводить анализ изменения весов непосредственно в процессе обучения и вносить коррективы. Может быть введена шумовая характеристика как при тестировании, так и при обучении нейронной сети. Можно задать аддитивный белый шум, шум произвольной природы, а также любой заданный тип шума (например, белый мультипликативный).

Neurosolutions содержит генератор (мастер) стандартных нейросетевых архитектор (Neural Wizard), с помощью которого быстро задается архитектура, подбирается обучающая выборка, критерии и методы обучения нейронной сети.

• Простота использования - 9.

Прост в использовании, имеет хороший интуитивно понятный интерфейс с возможностями настройки. Неудобством является несколько непривычная терминология, примененная разработчиками, за что и снят один балл.

• Простота формирования обучающей выборки - 9.

Обучающая выборка может быть сформирована либо на

этапе создания нейронной сети средствами нейропакета, либо задана для уже созданной НС. Поддерживаются основные типы данных: текстовые данные в формате ASCII, бинарные данные в виде исполняемого модуля и изображения в формате BMP. При необходимости может быть подключен внешний конвертор данных. Балл снят за отсутствие встроенных конверторов некоторых популярных форматов данных, в частности звуковых файлов (в формате WAV).

• Наглядность представления информации -10.

NeuroSolutions является лучшим из сравниваемых пакетов

по наглядности представления информации. Система визуализации очень гибкая и хорошо продумана.

• Реализация стандартных нейронных парадигм и алгоритмов обучения - 8.

Поддерживает основные нейропарадигмы (сеть обратного распространения, сети Кохонена, оптимизирующие нейронные сети и т. д.). Реализуется также широко используемый набор алгоритмов обучения: обратного распространения ошибки, градиентные методы, обучение без учителя и т. д. Два балла сняты за отсутствие некоторых популярных нейропарадигм, в частности, сетей Хопфилда.

• Возможность создания собственных нейронных структур -10.

В нейропакет встроен мощный нейроконструктор, позволяющий создавать любые нейронные структуры.

• Возможность использования собственных критериев обучения - 8.

Позволяет задавать собственные критерии обучения нейронной сети, что, однако, связано с необходимостью подключения внешних модулей. За что и сняты два балла.

• Возможность использования собственных алгоритмов обучения -10.

Позволяет использовать любые собственные алгоритмы обучения в виде внешних программных модулей.

• Обмен информацией между нейропакетом и операционной системой -10.

Имеет развитые средства обмена с другими приложениями операционной системы. Поддерживается OLE и технология Drag-and-Drop.

• Открытость архитектуры -10.

Представляет собой открытую систему, позволяющую подключать собственные программные модули, реализующие нейронные структуры, критерии и алгоритмы обучения, данные для обучения.

• Генератор исходного кода -10.

Поддерживается генератор исходного кода на языке C++ для компиляторов Microsoft Visual C++ и Borland C++.

• Наличие макроязыка -10.

Встроенный макроязык облегчает настройку нейропакета.

NeuralWorks Professional является мощным средством для моделирования нейронных сетей. В нем реализованы 28 нейронных парадигм, а также большое количество алгоритмов обучения. Дополнительный модуль DND (User Define Neural Dynamics) позволяет создавать собственные нейронные структуры.

Как и NeuroSolutions, NeuralWorks Professional имеет хорошую систему визуализации данных: структуры нейронной сети, изменения ошибки обучения, изменения весов и их корреляции в процессе обучения. Последнее является уникальным свойством пакета и полезна при анализе поведения сети.

В NeuralWorks Professional можно интегрировать внешние программные модули. Он имеет встроенный генератор кода, поддерживающий компилятор Microsoft Visual C++.

Способ представления информации незначительно отличается от NeuroSolutions

• Простота использования - 9.

Прост в использовании. Единственным недостатком является отсутствие возможности настройки интерфейса.

• Простота формирования обучающей выборки - 9.

Обучающая выборка формируется достаточно просто. Поддерживается текстовый формат данных ASCII. Пакет позволяет подключать свои конверторы данных. Балл снят за отсутствие встроенных конверторов популярных форматов данных.

• Наглядность представления информации - 9.

Имеет мощные и хорошо продуманные средства визуализации данных и нейронных структур. Балл снят за несколько непривычный визуальный интерфейс.

• Реализация стандартных нейронных парадигм и алгоритмов обучения -10.

В пакете NeuralWorks Professional реализованы практически все известные и описанные в литературе нейронные парадигмы и алгоритмы их обучения.

• Возможность создания собственных нейронных структур - 8 (только с модулем UDND).

Модуль UDND позволяет формировать собственные нейронные структуры в виде внешних программных модулей. Два балла сняты за то, что модуль UDND является внешней программой к пакету.

• Возможность использования собственных критериев обучения - 7

Введение собственных критериев обучения предусмотрено только с использованием модуля UDND Два балла сняты за то что модуль UDND является внешней программой к пакету, и еще один - за сложность введения собственного критерия обучения

• Возможность использования собственных алгоритмов обучения - 7

Три балла сняты за то же, что и ранее

• Обмен информацией между нейропакетом и операционной системой - 8

За счет мощной системы визуализации большого обмена данными не требуется, поэтому имеющихся в нейропакете средств обмена вполне достаточно Два балла сняты за отсутствие технологии Drag-and-Drop и OLE

• Открытость архитектуры - 10

NeuralWorks Professional представляет собой открытую систему, позволяющую подключать внешние программные модули Пакетом поддерживается компилятор Microsoft Visual C++

• Генератор исходного кода - 10

Имеется генератор исходного кода на языке ++ (Microsoft Visual C++)

• Наличие макроязыка - 0 (отсутствует)

Process Advisor предназначен для решения задач управления динамическими процессами (в частности, технологическими процессами) Однако он может считаться универсальным нейропа кетом В нем реализована только многослойная нейронная сеть прямого распространения, обучаемая с помощью модифициро ванного алгоритма обратного распространения ошибки В паке введена возможность работы с входными сигналами как с функ циями времени, а не дискретным набором точек Такой возможно стью помимо Process Advisor обладает только NeuroSolutions Кроме того, нейропакет Process Advisor позволяет осуществлят управление внешними аппаратными контроллерами, подключае мыми к компьютеру Именно эти две особенности делают нейропакет Process Advisor примечательным

• Простота использования - 8

Достаточно прост в использовании Имеет Excel-подобнь. интерфейс как для задания структуры нейронной сети и данных

для обучения, так и для отображения графической информации Балл снят за отсутствие возможностей настройки интерфейса и еще один балл за использование Excel-подобного интерфейса

• Простота формирования обучающей выборки - 7

Позволяет обрабатывать данные, представленные в текстовом виде Редактирование данных осуществляется подобно Excel-таблице Однако нейропакет не позволяет подключать внешние конверторы данных Балл снят за отсутствие встроенных конверторов популярных форматов данных, и еще два - за невозможность подключения внешних конверторов

• Наглядность представления информации - 7

Наглядность такая же, как в Excel Возможно построение двух- и трехмерных графиков В процессе обучения отображается только изменение ошибки работы нейронной сети Три балла сняты за использование псевдографического интерфейса, который проигрывает в сравнении с интерфейсами NeuroSolutions и Neu-ralWorks

• Реализация стандартных нейронных парадигм и алгоритмов обучения - 5

Реализована только многослойная нейронная сеть, обучаемая с помощью модифицированного алгоритма обратного распространения Нейропакет позволяет работать с динамическими функциями времени, поступающими в качестве входных сигналов Оценка обусловлена тем, что многослойная нейронная сеть представляет собой половину всех используемых нейронных парадигм

• Возможность создания собственных нейронных структур-5

Позволяет изменять только число слоев и количество нейронов в слоях

• Возможность использования собственных критериев обучения - 0 (отсутствует)

Позволяет использовать только критерий средней квадратичной ошибки без возможности его изменения

• Возможность использования собственных алгоритмов обучения - 3

При обучении возможно только менять параметры алгоритма обратного распространения ошибки

• Обмен информацией между нейропакетом и информационной системой - 5

Обмен реализуется только через буфер обмена или внешние файлы, представленные в текстовом виде

• Открытость архитектуры - 3

Позволяет осуществлять управление внешними контроллерами, подключаемыми к компьютеру. Возможность подключения внешних программных модулей отсутствует.

• Гэнератор исходного кода - О (отсутствует).

• Наличие макроязыка - 0 (отсутствует).

NeuroShell 2 является одной из трех программ, входящих в состав пакета he Al Trilogy и представляет собой универсальный нейропакет для моделирования нескольких наиболее известных нейронных парадигм: многослойных сетей, сетей Кохонена и т. д.

NeuroShell 2 сильно проигрывает по сравнению с NeuroSolutions и NeuralWorks. Он имеет много мелких недостатков, существенно замедляющих подготовку и работу в среде нейропакета. Кроме недостаточно продуманного интерфейса нейропакет NeuroShell имеет и усложненную систему визуализации данных. Из-за отсутствия единого интегрального контроля данных в процессе обучения или работы нейронной сети часто приходится переключаться из одного режима в другой, что неудобно в использовании.

Для NeuroShell характерна жесткая последовательность действий при работе с нейронной сетью. Это удобно для начинающих пользователей. Однако, для того, чтобы внести небольшое изменение приходится выполнять заново всю последовательность действий.

NeuroShell предоставляет хорошие средства обмена данными с другими приложениями. Он обеспечивает обмен данными, представленными в текстовом бинарном виде, а также в наиболее популярных финансовых форматах MataStock и DowJones. Нейропакет имеет генератор исходного кода на языках Visual С и Visual Basic.

• Простота использования - 10.

NeuroShell прост в использовании за счет жесткой последовательности действий по созданию и обучению нейронной сети.

• Простота формирования обучающей выборки - 8.

Обучающая выборка формируется достаточно просто, но из-за непродуманности интерфейса приходится выполнять слишком много лишних действий. Балл снят за отсутствие встроенных конверторов популярных форматов данных (в частности, BMP) и еще балл - за непродуманность интерфейса.

• Наглядность представления информации - 6.

Отображать и контролировать можно многие параметры, однако, невозможно контролировать все их одновременно. Три балла сняты за использование псевдографического интерфейса.

• Возможность создания собственных нейронных структур - 5

Создание собственных нейронных структур сводится к возможности изменения числа слоев и количество нейронов в слоях.

• Возможность использования собственных критериев обучения - 0 (отсутствует).

• Возможность использования собственных алгоритмов обучения - 0 (отсутствует).

• Обмен информацией между нейропакетом и операционной системой - 8.

Обмен информацией реализован достаточно хорошо. Нейропакет имеет несколько встроенных конверторов для чтения данные в текстовом и бинарном форматах, а также в популярных форматах представления финансовых данных. Встроенный генератор кода позволяет получать исходные тексты программ на языках С и Basic. Два балла сняты за отсутствие технологии Drag-and-Drop и OLE.

• Открытость архитектуры - 2.

Не позволяет подключать внешние программные модули.

• Генератор исходного кода -10.

Имеет встроенный генератор исходного кода на языках С и Basic.

• Наличие макроязыка - 0 (отсутствует).

BrainMaker Pro является простым нейропакетом для моделирования многослойных нейронных сетей, обучаемых с помощью алгоритма обратного распространения ошибки. Основным его достоинством является большое число параметров настройки алгоритма обучения. В остальном rainMaker Pro уступает NeuroSolu-tions и NeuralWorks, особенно, в наглядности представляемой информации и простоты интерфейса.

• Простота использования - 6.

Хотя BrainMaker Pro представляет собой достаточно простой нейропакет, однако, использовать его несколько сложнее, чем NeuroSolutions и NeuralWorks. Сложности использования BrainMaker Pro связаны с неудобством интерфейса, а также с наличием

большого количества модулей, не интегрированных в единую оболочку. Три балла сняты за использование псевдографического интерфейса, и еще один - за отсутствие интегральной оболочки.

• Простота формирования обучающей выборки - 7.

Этап формирования обучающей выборки достаточно прост. К сожалению, нейропакет поддерживает только текстовый формат представления данных и не позволяет использовать внешние конверторы данных. Балл снят за отсутствие встроенных конверторов популярных форматов данных, и еще два - за невозможность подключения внешних конверторов.

• Наглядность представления информации - 4.

Примитивные возможности отображения различной информации о состоянии нейронной сети. Шесть баллов сняты за непро-думанность системы визуализации и отсутствие даже псевдографического интерфейса.

• Реализация стандартных нейронных парадигм и алгоритмов обучения - 6.

Реализована только одна нейронная парадигма - многослойная нейронная сеть и только один алгоритм ее обучения - метод обратного распространения ошибки. Лишний балл добавлен за большое количество параметров настройки алгоритма обучения.

• Возможность создания собственных нейронных структур - 5.

С помощью модуля NetMaker имеется возможность создания собственных многослойных нейронных сетей. При этом можно только задавать количество слоев, количество нейронов в слоях и функции активации нейронов. По заданным параметрам нейропакет генерирует полносвязную нейронную сеть прямого распространения, структуру которой изменить невозможно.

• Возможность использования собственных критериев обучения - 0 (отсутствует).

Используется только средняя квадратичная ошибка.

• Возможность использования собственных алгоритмов обучения - 4.

Реализован только алгоритм обратного распространения ошибки, который можно настроить путем изменения параметров скорости и точности обучения. По сравнению с Process Advisor один балл добавлен за большее количество настраиваемых параметров алгоритма обучения.

• Обмен информацией между нейропакетом и операционной системой - 5.

Обмен данными реализуется только через буфер обмена или внешние файлы, записанные в текстовом виде.

• Открытость архитектуры - 0 (отсутствует).

Не имеет средств для подключения внешних модулей.

• Генератор исходного кода - 0 (отсутствует).

• Наличие макроязыка - 0 (отсутствует).

1) NeuroSolutions - 104;

2) NeuralWorks Professional II/ Plus с модулем UDND - 87;

3) Process Advisor - 43;

4) NeuroShell 2 - 57;

5) BrainMaker Pro 37.

Приведенные основные характеристики универсальных зарубежных нейропакетов и их сравнение с точки зрения простоты использования и спектра предоставляемых услуг для моделирования искусственных нейронных сетей дают возможность из большого количества существующих нейропакетов выбрать наиболее пригодный для практической работы. Суммарная оценка дает представление о нейропакете в целом.