Der Neuro Control Manager sichert Ihren Vorsprung

Mit dem Neuro Control Manager (NeuroCoM) verfügen Sie über ein leistungsfähiges Werkzeug für die Entwicklung und Erprobung Neuronaler Netze. Die fensterorientierte graphische Benutzeroberfläche unter Windows ermöglicht die Eingabe aller Parameter zur Auslegung und zum Training Neuronaler Netze und visualisiert die Struktur, den Verlauf des Lernprozesses und das Übertragungsverhalten mit Hilfe anschaulicher graphischer Darstellungen. Für die Implementierung eines Neuronalen Netzes auf unterschiedlicher Zielhardware bietet der NeuroCoM die Ausgabe von C-Quellcode sowie den Export der Netzwerkkoeffizienten.

Leistungsmerkmale des NeuroCoM:

Konfigurierung von Neuronalen Netzen:

• Die Zahl der Eingänge und der Ausgänge läßt sich entsprechend der vorliegenden Aufgabenstellung spezifizieren.

• Je nach Komplexität der zu realisierenden Abbildung können eine bestimmte Anzahl von "Hidden Layers" (Zwischenschichten) sowie die Anzahl der Neuronen je Layer gewählt werden.

• Die Generierung von Anfangsgewichten kann durch Festlegung des Wertebereichs und durch Initialisierung des Zufallszahlengenerators beeinflußt werden.

Steuerung des Lernprozesses:

• Als Lernstrategie sind drei verschiedene Algorithmen wählbar (Standard-Backpropagation, Adaptive Backpropagation, Quickprop).

• Durch Eingabe eines Lernfaktors ($\eta$) läßt sich das Ausmaß der Fehlerrückführung und damit das Verhältnis zwischen Lerngeschwindigkeit und Zielsicherheit des Lernprozesses beeinflussen.

• Ein veränderbarer Kontinuitätsfaktor ("Momentum") bestimmt die Berücksichtigung der Ergebnisse vorangegangener Lernschritte.

• Als weitere Optimierungsmaßnahmen stehen die Funktionen "Flat Spot Elimination" und "Ausgangsfehlerverzerrung" zur Verfügung.

• Die eigentlichen Lerndaten (Eingangsdaten und Ausgangs-Sollwerte) liest der NeuroCoM aus einer einfach aufgebauten ASCII-Datei.

• Der Abbruch eines Trainingslaufs erfolgt automatisch bei Unterschreiten eines vorgegebenen Gesamtfehlers oder beim Erreichen der spezifizierten Höchstzahl von Lernschritten bzw. manuell durch den Benutzer.

Visualisierungs- und Testmöglichkeiten in der Oberfläche

• Die Strukturveränderungen des Neuronalen Netzes können während der Trainingsphase anhand der graphischen Darstellung beobachtet werden.

• Eine graphische Fehlerkurve dokumentiert das Lernverhalten des Netzes und gibt Aufschluß über die Zweckmäßigkeit der gewählten Lernparameter.

• Die Übertragungsfunktion des Neuronalen Netzes wird durch eine 3D-Graphik veranschaulicht (auch während des Trainings).

• Um das trainierte Netzwerk zu testen, lassen sich Beispieldatensätze aus einer Datei individuell (durch Erzeugen einer Protokolldatei) oder statistisch (direkt in der Oberfläche) auswerten.

Entwicklungsumgebung für Neuronale Netze mit ANSI-C-Codeausgabe; 3,5"-HD-Diskette, inklusiv Anleitung

NeuroCoM

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