Nuclass7 7.06
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Circa Nuclass7
Freeware per la formazione rapida, la convalida e l'applicazione di reti di tipi di classificazione. L'algoritmo di potatura rapida crea una sequenza annidata di reti di dimensioni diverse. Include il percettore multistrato (MLP), la rete di collegamento funzionale, la rete lineare a tratti, il classificatore adiacente più vicino (NNC), la mappa auto-organizzante (SOM) e il clustering K-Means. Viene fornito il codice sorgente C per l'applicazione di reti addestrate, in modo che gli utenti possano utilizzare le reti nelle proprie applicazioni. I file di dati di training in formato txt forniti dall'utente, contenenti righe di numeri, possono essere di qualsiasi dimensione. Vengono forniti anche dati di formazione di esempio. Sono incluse la grafica VB veloce per l'errore di classificazione della rete e la formazione di cluster SOM. Nel software vengono forniti ampi file della Guida. Nuclass7 è altamente automatizzato e richiede pochissime scelte di parametri da parte dell'utente. Le funzionalità avanzate includono un algoritmo di training MLP veloce (più veloce e migliore di BP e LM), la selezione delle funzionalità di input, la potatura (eliminazione) di unità inutili (per MLP) e moduli per PLN). L'errore di training e convalida viene tracciato rispetto alle dimensioni della rete. Le utilità vengono fornite per il conteggio dei modelli, l'eliminazione di colonne, la combinazione di file, la divisione di file, il calcolo della media delle colonne e della deviazione standard e il plottaggio degli istogrammi delle colonne. I dati di training possono essere compressi utilizzando la trasformata discreta di Karhunen-Loeve' (KLT). Questa versione freeware di Nuclass7 limita l'MLP a 10 unità nascoste, la PLN a 10 cluster e l'NNC a 50 cluster. Aggiornabile alla versione commerciale, che manca di queste limitazioni. È disponibile anche la versione di regressione/approssimazione di questo software, chiamata Numap7. Nuclass7 è stato sviluppato dal Laboratorio di elaborazione delle immagini e reti neurali dell'Università del Texas ad Arlington e da Neural Decision Lab LLC.