PROIECT RETELE NEURONALE

DISCIPLINA: Sisteme inteligente de suport decizional

Gliga Alexandru GabrielGrupa : 2541

Cuprins

Descrierea aplicației

Implementare

Rezultate experimentale

Concluzii

Enunţul temei:Alegerea celui mai performant sistem,(desktop), pe baza componentelor.

Cerinte impuse: Procesor Placa de baza Memorie RAM Placa Video HDDMetoda aleasă pentru implementarea temei: Reţele Neuronale Artificiale

Descrierea aplicaţiei

Pentru implementarea retelei am folosit un set de date de 100 de inrari, fiecare cu cate 5 caracteristici.

Date folosite: 70% antrenare 15% validare Hidden neurons: 15 15% testare

Caracteristici Domeniul de variatie

1. Procesor..................................

1(F. Slab), 4(Mediu), 7(Bun)

1. Placa de baza...........................

1(MSI), 2(Asrock), 3(Gigabyte), 4(Asus)

1. Memorie RAM.........................

1(Adata), 2(Kingston), 3(Samsung),4(Corsair)

1. Placa Video...............................

1(ATI), 2 (NVIDIA)

1. HDD.........................................

1(160), 2(250),3(320), 4(500),/(Gb),5(1T)

Implementare

Se deschide intefaţa Neural Network Fitting Tool cu comanda nftool

NEXT ,(selectam intrarile si target-ul),

NEXT, (selectam procentul din setul total de date),

NEXT, (selectam numarul de neuroni ascunsi),

NEXT Train

Rezultate experimentale

Eroarea medie pătratică = ieşire dorită

– ieşire obţinută

Vedem ca cele mai mari erori sunt intre -0.2695 si 0.1927 iar punctul fara erori este -0.03842 si are frecventa de antrenare 24.

Concluzii:

Ca si dificultate, implementarea acestei teme de proiect a avut un nivel destul de scazut, mai dificila fiind alegerea temei si introducerea datelor , acestea fiind numeroase.

Consider că aplicația implementată cu ajutorul Reţelelor Neuronale Artificiale respectă aproape in totalitate cerințele temei de proiect.

Bibliografie:

Curs SISD http://

www.bel.utcluj.ro/dce/didactic/sisd/sisd.htm

….. http://mediadigitala.ro/index.php/rete

le-neuronale