Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

в систему STATISTICA

Читайте также:
  1. In combined transport, this term may be used for statistical purposes, to measure loading units or road vehicles.
  2. Атаки на криптосистему RSА. Атаки исходного текста
  3. Атаки на криптосистему RSА. Атаки на показатель степени шифрования
  4. В единую систему сводятся все явления и процессы от молекулы до Абсолюта.
  5. Влияние экстремальных ситуаций на кардиореспираторную систему
  6. Вместо криптосистемы RSA для подписи сообщений можно использовать и любую другую асимметричную криптосистему.

 

Как уже говорилось ранее, программа ST Neural Networks умеет читать и записывать данные в формате файлов данных системы STATISTICA. Числовые и графические результаты, полученные в программе ST Neural Networks, также можно очень просто перевести в файлы данных, таблицы результатов или графики системы STATISTICA, для этого предназначена специальная кнопка ()

и горячие клавиши ctrl+q.

 

Например, если нажать кнопку STATISTICA на приведенном выше графи­ке, откроется графическое окно поверхности отклика системы STATISTICA, в котором имеются разнообразные средства настройки гра­фика (кроме того, графические данные пакета ST Neural Networks автома­тически пересылаются в Редактор данных графика - Graph Data Editor системы STATISTICA).

Графическое окно будет открыто в том модуле STATISTICA, с которым происходила работа в данный момент (а если STATISTICA не была запу­щена, то будет вызвано приложение Сервер фатов -STATISTICA File Server].

Существуют два режима пересылки данных: Прямая Direct и Файл данных - Data File. Выбор режима осуществляется в диа­логовом окне Пересылка в систему STATISTICA - STATISTICA Transfer, доступном из меню Сервис - Options.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

Bishop, С. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Univer­sity Press.

Bouland, H. and Kamp, Y. (1988). Auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition. Biological Cybernetics, 59, 291-294.

Bridle, J.S. (1990). Probabilistic interpretation of feedforward classification network outputs, with relationships to statistical pattern recognition. In F. Fogelman Soulie and J. Herault (Eds.), Neurocomputing: Algorithms, Ar­chitectures and Applications, 227-236. New York: Springer-Verlag.

Broomhead, D.S. and Lowe, D. (1988). Multivariable functional interpolation and adaptive networks. Complex Systems, 2, 321 -355.

Carling, A. (1992). Introducing Neural Networks. Wilmslow, UK: Sigma Press.

Elsner, J. В., Lehmiller, G. S., & Kimberlain, Т. В. (1996). Objective classifi­cation of Atlantic hurricanes. Journal of Climate, 9, 2880-2889.

Fahlman, S.E. (1988). Faster-learning variations on back-propagation: an em­pirical study. In D. Touretzky, G.E. Hinton and T.J. Sejnowski (Eds.), Pro­ceedings of the 1988 Connection/si Models Summer School, 38-51. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.

Fausett. L. (1994). Fundamentals of Neural Networks. New York: Prentice Hall.

Galton, F. (1889). Natural Inheritance. London: Macmillan.

Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms. Reading, MA: Addison Wesley.

Golub, G. and Kalian, W. (1965). Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix. SI AM Numerical Analysis, В 2 (2), 205-224.

Gorman, R.P. and Sejnowski, T.J. (1988). Analysis of hidden units in a layered network trained to classify sonar targets. Neural Networks 1 (I), 75-89.

Haykin. S. (1994). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. New York: Macmillan Publishing.

 


 

Дата добавления: 2015-11-30; просмотров: 26 | Нарушение авторских прав

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.009 сек.)