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2NSOFT PF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用平臺(tái)概述

2NSOFT PF是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開發(fā)的通用平臺(tái)系統(tǒng)。LNPF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用平臺(tái)分為“非注冊(cè)版"、“個(gè)人版"和“企業(yè)版"。

2NSOFT PF是針對(duì)用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)需要，快速構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的通用預(yù)測(cè)平臺(tái)，它能解決包括銷售量預(yù)測(cè)、銷售價(jià)格預(yù)測(cè)、成本預(yù)測(cè)、市場(chǎng)潛力預(yù)測(cè)、新產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)等方面的。

下圖為隨系統(tǒng)附帶的一個(gè)演示例程（棉鈴蟲發(fā)生程度預(yù)測(cè)模型）：

平臺(tái)構(gòu)架

2NSOFT PF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)平臺(tái)由節(jié)點(diǎn)注冊(cè)、節(jié)點(diǎn)配置、樣本管理、應(yīng)用建模、接口定義和等模塊組成。如下圖：

平臺(tái)特點(diǎn)

1、2NSOFT PF是一個(gè)獨(dú)立于業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)之外的建模預(yù)測(cè)系統(tǒng)，它能夠充分利用企業(yè)現(xiàn)有軟件系統(tǒng)資源，可以在原有系統(tǒng)基礎(chǔ)上進(jìn)行快速升級(jí)，以實(shí)現(xiàn)通過建立數(shù)學(xué)模型解決實(shí)際領(lǐng)域中的預(yù)測(cè)問題，升級(jí)無需無需對(duì)原有應(yīng)用系統(tǒng)作任何改動(dòng)，因?yàn)?/SPAN>2NSOFT PF與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間是通過數(shù)據(jù)接口，在系統(tǒng)中注冊(cè)待預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)項(xiàng)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并最終將模型和預(yù)測(cè)結(jié)果暴露給原有系統(tǒng)，以達(dá)到升級(jí)目的的。

2、為了實(shí)現(xiàn)與企業(yè)原有應(yīng)用系統(tǒng)無隙集成，2NSOFT PF能與各種數(shù)據(jù)庫解決方案兼容，包括：SQL Server，DB2，Oracle，Sybase，Mysql，Access等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無關(guān)性。

3、2NSOFT PF為其它應(yīng)用提供多種交互接口。如數(shù)據(jù)接口，控件接口（OCX）及命令行參數(shù)調(diào)用等。

4、2NSOFT PF具有集成性、開放性、擴(kuò)展性、技術(shù)*性，能很好的解決商業(yè)智能持等功能的需要。

5、針對(duì)同一應(yīng)用，可提供多種級(jí)別的預(yù)測(cè)模型和滾動(dòng)模型，同時(shí)可以及時(shí)準(zhǔn)確地調(diào)整模型。

6、提供*的網(wǎng)絡(luò)算法，2NSOFT PF采用BP算法中的Levenberg-Marquardt動(dòng)量項(xiàng)法實(shí)現(xiàn)，該方法具有訓(xùn)練速度快，學(xué)習(xí)時(shí)間短的特點(diǎn)。

7、靈活的建模型方法，2NSOFT PF提供網(wǎng)絡(luò)模型的新建、修改和保存功能。對(duì)于已經(jīng)建立的網(wǎng)絡(luò)模型，提供實(shí)時(shí)的檢測(cè)功能。

2NSOFT PF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用平臺(tái)應(yīng)用示例

在這個(gè)示例中，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求出發(fā)，詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的創(chuàng)建、測(cè)試，與現(xiàn)有系統(tǒng)集成及現(xiàn)有系統(tǒng)的調(diào)用。

應(yīng)用示例

1.工程實(shí)例

本例令影響棉鈴蟲發(fā)生程度的因素指標(biāo)集序列由麥田1代幼蟲量、6月降水天數(shù)、5月積溫、6月積溫、5月相對(duì)濕度、5月降水天數(shù)和6月相對(duì)濕度等7個(gè)生態(tài)和生物因子構(gòu)成，2代發(fā)生程度按照全國植保站頒發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)，并規(guī)定發(fā)生程度重、偏重、中、偏輕和輕分別賦值為0.9、0.7、0.5、0.3和0.1。在建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，取1982~1991年的數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)、訓(xùn)練樣本，1992和1993年為試報(bào)樣本。數(shù)據(jù)見下圖：

根據(jù)上面特定的工程應(yīng)用，在數(shù)據(jù)庫中，手動(dòng)建立“棉鈴蟲發(fā)生程度"lnpf_demo1的事實(shí)表結(jié)構(gòu)(表名由用戶定義)，表中input1，input2，input3，input4，input5，input6，input7分別對(duì)應(yīng)麥田1代幼蟲量、6月降水天數(shù)、5月積溫、6月積溫、5月相對(duì)濕度、5月降水天數(shù)、6月相對(duì)濕度，output對(duì)應(yīng)發(fā)生程度，simu_value為通過2NSOFT PF平臺(tái)預(yù)測(cè)的值，tag為某記錄是否已完成預(yù)測(cè)的標(biāo)記，0表示尚未預(yù)測(cè)，1表示已預(yù)測(cè)完成，見圖：

2.應(yīng)用說明

下面針對(duì)上述特定的工程環(huán)境，詳細(xì)介紹如何應(yīng)用2NSOFT PF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)已知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。

1、模型建立 假如用戶已完成了上面實(shí)事表的建立，接下來就可以開始建立基于特定應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先利用平臺(tái)的新建網(wǎng)絡(luò)模型功能，完成適合該應(yīng)用的建模工作，內(nèi)容包括：1) 輸入網(wǎng)絡(luò)模型名稱；2) 輸入網(wǎng)絡(luò)模型描述；3) 選擇網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)(此例為7)。如沒有把握，訓(xùn)練參數(shù)、中間層、輸出層(一般為1)可不作修改，專家樣本表名、節(jié)點(diǎn)配置表名將由程序自動(dòng)產(chǎn)生，樣本數(shù)據(jù)組數(shù)也由系統(tǒng)自動(dòng)讀取。當(dāng)然，也可以調(diào)用修改網(wǎng)絡(luò)模型功能，完成對(duì)已建模型的修改。新建或修改完成網(wǎng)絡(luò)模型后，請(qǐng)注意保存。一旦模型保存下來，相應(yīng)的專家樣本表結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)配置表結(jié)構(gòu)將會(huì)由系統(tǒng)自動(dòng)生成。

2、維護(hù)專家樣本表 模型建立好后，接下來需要完成專家樣本表的數(shù)據(jù)加載。操作如下：從數(shù)據(jù)庫中打開專家樣本表(如果不知道是哪個(gè)表，可通過平臺(tái)系統(tǒng)打開剛建立的模型，查看專家樣本表名，新建模型時(shí)表中沒有記錄)，參考事實(shí)表，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入。加載數(shù)據(jù)后的專家樣本表如下：

3、節(jié)點(diǎn)配置 節(jié)點(diǎn)配置的目的是注冊(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)（即該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于源數(shù)據(jù)庫中的哪個(gè)表、哪個(gè)字段）和對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行歸一化處理，值和最小值為樣本大小值的上、下限，轉(zhuǎn)換函數(shù)為樣本進(jìn)行歸一化的處理函數(shù)(一般選取線性函數(shù)即可)，對(duì)應(yīng)表名為事實(shí)表名。下圖為節(jié)點(diǎn)注冊(cè)和歸一化實(shí)現(xiàn)的界面：

4、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 節(jié)點(diǎn)配置工作完成后，點(diǎn)擊任務(wù)/網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，訓(xùn)練后，系統(tǒng)將自動(dòng)把訓(xùn)練結(jié)果以權(quán)閾值文件的方式保存下來。同時(shí)，用戶可點(diǎn)擊分析/訓(xùn)練誤差，查看網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差情況。

5、網(wǎng)絡(luò)測(cè)試 對(duì)于訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型，可以通過網(wǎng)絡(luò)測(cè)試的方式進(jìn)行檢測(cè)，以確保所生成的網(wǎng)絡(luò)模型滿足實(shí)際工程應(yīng)用要求。

6、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè) 一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過測(cè)試確定下來，就可以利用該模型對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)(用戶可選擇單個(gè)預(yù)測(cè)和批量預(yù)測(cè))，并將結(jié)果保存到結(jié)果表中。

下圖為進(jìn)行單條記錄預(yù)測(cè)和批量預(yù)測(cè)時(shí)的界面：

下圖為預(yù)測(cè)時(shí)的提示信息界面：

下圖為預(yù)測(cè)完成后的事實(shí)表

7、接口調(diào)用 系統(tǒng)提供多種接口供外部系統(tǒng)調(diào)用，如數(shù)據(jù)庫接口，API函數(shù)等。

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