Моделирование работы нейросетевой экспертной системы (стр. 5 )

№	Результат	Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	Y6	Y7
1	ANIES	0,833	-0,450	-0,915	-0,995	-0,478	-0,974	-0,977
	NeuroPro	0,906	-0,543	-0,896	-0,933	-0,324	-1,012	-0,915
	Ошибка	0,073	0,093	0,019	0,062	0,154	0,038	0,062
2	ANIES	-0,166	0,815	-0,899	-0,939	-0,813	-0,906	-0,850
	NeuroPro	0,163	0,817	-1,024	-0,915	-0,809	-0,972	-0,890
	Ошибка	0,329	0,002	0,125	0,024	0,004	0,066	0,040
3	ANIES	-0,436	-0,856	-0,952	0,950	-0,655	-0,528	-0,877
	NeuroPro	-0,415	-1,441	-0,609	0,799	-0,718	-0,695	-0,835
	Ошибка	0,021	0,585	0,343	0,151	0,063	0,167	0,042
4	ANIES	-0,735	-0,863	-0,927	-0,981	0,839	-0,937	-0,877
	NeuroPro	-0,037	-0,914	-0,910	-1,086	0,975	-1,012	-0,995
	Ошибка	0,698	0,051	0,017	0,105	0,136	0,075	0,118
5	ANIES	-0,948	-0,917	-0,405	-0,895	-0,962	0,926	-0,934
	NeuroPro	-0,889	-0,945	-0,907	-0,928	-0,861	0,817	-0,931
	Ошибка	0,059	0,028	0,502	0,033	0,101	0,109	0,003

Анализ работы NeuroPro:

Нейросеть	Структура сети	№ входной выборки	Средняя ошибка примера	Средняя ошибка сети
NetWork1		1	0,077	0,116
2	0,114
3	0,131
4	0,144
5	0,115
NetWork2	7-7-7	1	0,178	0,246
2	0,144
3	0,127
4	0,175
5	0,607
NetWork3		1	0,072	0,113
2	0,121
3	0,119
4	0,141
5	0,112
NetWork4		1	0,057	0,181
2	0,147
3	0,202
4	0,372
5	0,128
NetWork5	-10	1	0,072	0,130
2	0,084
3	0,196
4	0,180
5	0,119

Вывод

В ходе лабораторной работы было произведено моделирование нейросетевой экспертной системы. Обучающая выборка, результаты работы и анализ результатов представлены в таблицах. Результаты, полученные с помощью нейронных сетей очень близки к результатам, полученным при помощи ANIES. По итогам исследований лучшей стала сеть со структурой и средней ошибкой прогноза 0,113. Практически такой же результат показала сеть со структурой и средней ошибкой прогноза 0,116. Можно сделать вывод, что нейронные сети можно использовать для построения экспертных систем.