VisSim/NeuralNet

VisSim/NeuralNet zeigt seine Stärken bei der Identifikation nichtlinearer Systeme, bei der Problemdiagnose, bei der Entscheidungsfindung, bei Prognosen und anderen Problemstellungen, bei denen die Musterkennung eine wichtige Rolle spielt und genaue Berechnungen nicht ohne Weiteres möglich sind.

Innerhalb der Gemeinschaft der Techniker und Ingenieure verwenden Wissenschaftler neuronale Netze für das Lernen des Verhaltens nichtlinearer dynamischer Systeme auf der Grundlage von Mengen von Verlaufsdaten. Nach der Trainingsphase können neuronale Netze dazu verwendet werden, auf der Grundlage von Eingabewerten das Verhalten von Reglerstrecken vorauszusagen.

Neuronale Netze können direkt in VisSim-Diagrammen trainiert und ausgeführt werden.

Features

  • Backpropagation, Backpropagation mit Momentum, Lineare Vektorquantisierung (LVQ)/Kohonen-Netze, probabilistische und allgemeine Regressionslernverfahren
  • Kontinuierliche und diskrete Ausgaben
  • Unterstützt die Definition von Netztopologien sowie Lernkoeffizienten und -verfahren
  • Interaktive Anpassung von Trainingcharakteristiken und Lernverfahren
  • Interaktive Überwachung des Lernfehlers
  • Speichern und Wiederherstellen trainierter Gewichtungen

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