Предыдущая страница реферата | 9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19 | Следующая страница реферата

V4.2).
3. Необходимое средство компиляции:
. Для Dos (Windows) – любой компилятор Си. Например, Borland C++ 3.1 или выше.
. Для Unix стандартный компилятор cc, входящий в состав базовой комплектации любой операционной системы семейства Unix.
7.3 Описание входного файла с исходными данными.

В качестве исходных данных используется отформатированный текстовый файл, в котором хранится информация о размерности векторов, их количестве и сами вектора данных. Файл должен иметь форму числовой матрицы. Каждая строка матрицы соответствует одному вектору признаков. Количество признаков должно совпадать с параметром NDATA. Количество столбцов равно количеству признаков плюс два. Первый столбец содержит порядковый номер вектора в общей совокупности данных (соответствует последовательности 1, 2,
3,...,NPATTERN), а в последнем столбце записаны значения указателя классификатора: 1- для вектора из первого класса, 0 – для вектора из второго класса. Все числовые параметры разделяются пробелами и записываются в кодах ASCII. Пример файла приведен в приложении 2.

7.4 Описание файла настроек.

Параметры настройки программы содержаться во входном файле
“nvclass.inp”. Пример файла приведен в приложении 3. Для настройки используются следующие переменные:
TYPE - РЕЖИМ РАБОТЫ ПРОГРАММЫ

TYPE=1_1

Это значение соответствует внешнему режиму функционирования программы без обучения нейронной сети, т.е. тестирование на заранее обученной нейронной сети. При этом надо задать следующие параметры:

1. NDATA –Размерность входных данных

2. TESTVECTOR – Имя файла с тестируемым вектором

3. NETWORKFILE – Имя файла с матрицами весов предварительно обученной сети

TYPE=1_2

Это значение соответствует внешнему режиму функционирования программы с обучением нейронной сети и тестированием на ней заданного вектора. Необходимо задать следующие параметры:

1. NDATA –Размерность входных данных

2. NPATTERN –Количество векторов признаков

3. PATTERNFILE-Имя файла с набором векторов признаков

4. TESTVECTOR – Имя файла с тестируемым вектором;

5. RESNETFNAME- Имя выходного файла с матрицами весов обученной сети.

TYPE=2_1

Данное значение соответствует внутреннему режиму с проверкой одного из векторов из представленной выборки. Для функционирования программы необходимо задать следующие параметры:

1. NDATA –Размерность входных данных

2. NPATTERN –Количество векторов признаков

3. PATTERNFILE -Имя файла с набором векторов признаков

4. NUMBERVECTOR -Номер тестового вектора признаков из заданной выборки

TYPE=2_2

При данном значении параметра программа будет функционировать во внутреннем режиме с последовательной проверкой всех векторов

(“cross_validation”). Необходимо задать следующие параметры :

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: організація реферат, женщины реферат.



Предыдущая страница реферата | 9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки