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人工智能产品--预测平台

 

  2NSOFT PF神经网络通用平台概述

      2NSOFT PF是基于最优神经网络算法开发的通用平台系统。LNPF神经网络通用平台分为“非注册版”、“个人版”和“企业版”。 

      2NSOFT PF是针对用户进行预测需要,快速构建神经网络应用的通用预测平台,它能解决包括销售量预测、销售价格预测、成本预测、市场潜力预测、新产品价格预测等方面的预测分析。

      下图为随系统附带的一个演示例程(棉铃虫发生程度预测模型):

平台构架

      2NSOFT PF神经网络预测平台由节点注册、节点配置、样本管理、应用建模、接口定义和预测分析等模块组成。如下图:

平台特点

12NSOFT PF是一个独立于业务应用系统之外的建模预测系统,它能够充分利用企业现有软件系统资源,可以在原有系统基础上进行快速升级,以实现通过建立数学模型解决实际领域中的预测问题,升级无需无需对原有应用系统作任何改动,因为2NSOFT PF与现有业务系统之间是通过数据接口,在系统中注册待预测的数据项,建立神经网络模型,并最终将模型和预测结果暴露给原有系统,以达到升级目的的。

2、为了实现与企业原有应用系统无隙集成,2NSOFT PF能与各种数据库解决方案兼容,包括:SQL ServerDB2OracleSybaseMysqlAccess等,实现数据库系统无关性。

32NSOFT PF为其它应用提供多种交互接口。如数据接口,控件接口(OCX)及命令行参数调用等。

42NSOFT PF具有集成性、开放性、扩展性、技术先进性,能很好的解决商业智能持等功能的需要。

5、针对同一应用,可提供多种级别的预测模型和滚动模型,同时可以及时准确地调整模型。

6、提供先进的网络算法,2NSOFT PF采用BP算法中的Levenberg-Marquardt动量项法实现,该方法具有训练速度快,学习时间短的特点。

7、灵活的建模型方法,2NSOFT PF提供网络模型的新建、修改和保存功能。对于已经建立的网络模型,提供实时的检测功能。 

 

2NSOFT PF神经网络通用平台应用示例

      在这个示例中,根据实际应用需求出发,详细介绍神经网络模型的创建、测试,与现有系统集成及现有系统的调用。

 应用示例 

1.工程实例

      本例令影响棉铃虫发生程度的因素指标集序列由麦田1代幼虫量、6月降水天数、5月积温、6月积温、5月相对湿度、5月降水天数和6月相对湿度等7个生态和生物因子构成,2代发生程度按照全国植保站颁发的标准分级,并规定发生程度重、偏重、中、偏轻和轻分别赋值为0.90.70.50.30.1。在建立BP神经网络模型时,取1982~1991年的数据作为学习、训练样本,19921993年为试报样本。数据见下图:

 

       根据上面特定的工程应用,在数据库中,手动建立“棉铃虫发生程度”lnpf_demo1的事实表结构(表名由用户定义),表中input1input2input3input4input5input6input7分别对应麦田1代幼虫量、6月降水天数、5月积温、6月积温、5月相对湿度、5月降水天数、6月相对湿度,output对应发生程度,simu_value为通过2NSOFT PF平台预测的值,tag为某记录是否已完成预测的标记,0表示尚未预测,1表示已预测完成,见图:

2.应用说明

      下面针对上述特定的工程环境,详细介绍如何应用2NSOFT PF神经网络平台,实现对已知数据的预测。

 1、模型建立 假如用户已完成了上面实事表的建立,接下来就可以开始建立基于特定应用的神经网络模型。首先利用平台的新建网络模型功能,完成适合该应用的建模工作,内容包括:1) 输入网络模型名称;2) 输入网络模型描述;3) 选择网络输入层节点数(此例为7)。如没有把握,训练参数、中间层、输出层(一般为1)可不作修改,专家样本表名、节点配置表名将由程序自动产生,样本数据组数也由系统自动读取。当然,也可以调用修改网络模型功能,完成对已建模型的修改。新建或修改完成网络模型后,请注意保存。一旦模型保存下来,相应的专家样本表结构和节点配置表结构将会由系统自动生成。

2、维护专家样本表  模型建立好后,接下来需要完成专家样本表的数据加载。操作如下:从数据库中打开专家样本表(如果不知道是哪个表,可通过平台系统打开刚建立的模型,查看专家样本表名,新建模型时表中没有记录),参考事实表,将数据导入。加载数据后的专家样本表如下:

  3、节点配置 节点配置的目的是注册网络节点(即该节点对应于源数据库中的哪个表、哪个字段)和对节点进行归一化处理,最大值和最小值为样本大小值的上、下限,转换函数为样本进行归一化的处理函数(一般选取线性函数即可),对应表名为事实表名。下图为节点注册和归一化实现的界面:

 4、网络训练 节点配置工作完成后,点击任务/网络训练,完成对网络模型的训练,训练后,系统将自动把训练结果以权阈值文件的方式保存下来。同时,用户可点击分析/训练误差,查看网络训练误差情况。

 5、网络测试 对于训练好的网络模型,可以通过网络测试的方式进行检测,以确保所生成的网络模型满足实际工程应用要求。

 6、数据预测 一旦神经网络模型经过测试确定下来,就可以利用该模型对实际数据进行预测(用户可选择单个预测和批量预测),并将结果保存到结果表中。

下图为进行单条记录预测和批量预测时的界面:

  

下图为预测时的提示信息界面:

下图为预测完成后的事实表

 

7、接口调用 系统提供多种接口供外部系统调用,如数据库接口,API函数等。

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