Пакет на английском языке.

Наличие пакета: нет.

Таблица 1 Сравнение пакетов

Пакет	Доступность	Наличие необходимых моделей НС	Русификация / руководство на русском	Работа с .bmp
NeuralPlanner	нет	есть	нет / есть	нет
QwikNet32 v2.1	нет	нет	нет / есть	нет
NeuroShellClassifierv2.0	есть	есть	нет / нет	нет
NeuroShell 2	есть	есть	есть / есть	нет
NeuroPro	есть	нет	нет / есть	нет

Исходя из сравнительного анализа нейропакетов останавливаем свой выбор на продукте NeuroShell 2.

1.6 Минимальные требования к информационной и программной совместимости

Microsoft Office 2000, XP

Пакет NeuroShell 2

Графический редактор (Paint)

1.7 Минимальные требования к составу и параметрам технических средств

Операционная система Windows 95 или выше

32 Мб ОЗУ

500 Кб HDD

2. Обучение НС

2.1 Формирование исходных данных

В качестве исходных данных в задаче выступает графическое изображение римских цифр с различными вариациями. Поскольку в выбранном пакете нет графического редактора, изображение преобразуют в последовательность нулей и единиц по определенным правилам.

Данный пакет позволяет подавать на вход нейросети порядка 32000 значений для одной обучающей пары, но необходимо ограничить размер входного изображения, т.к. MSExcelXP имеет максимальное число столбцов 256.

При создании входного вектора мы руководствовались несколькими критериями:

· Макимальная различимость

· Минимальный размер

Изначально рассматривались различные варианты размерности входного вектора.

Минимально для различимости символов высота изображения цифры требуется 7 пикселей, т.к. 2 пиксела идет на изображение подчеркивания (это является особенностью написания римских цифр), а оставшиеся 5 на сам символ. На сетке меньшей высоты теряется различимость. Для определения второго параметра изображения мы брали в расчет те цифры, для написания которых требуется максимальная ширина сетки: это цифры 7 и 8. При написании этих цифр минимальной оказалась ширина = 9 пикселам. Дело в том что эти цифры состоят из нескольких символов: основной символ, изображающий цифру 5 либо 10, а также дополнительные, которые показывают сколько к основной цифре нужно добавить (либо отнять) единиц, чтобы получилась искомая. А поскольку именно в эти цифры входит максимально для наших данных по два дополнительных символа, два пиксела мы оставляем на промежуток между символами и основной символ, нам потребовалось не менее 9 пикселей.

Таким образом для моделирования был выбран размер изображения 7x9 пикселей.

Обучающая пара содержит 63+9=72 значения.

Представили 144 объекта различной формы.

В Excel получили файл, таблицу с обучающими параметрами.

Наш объект заносится в таблицу при помощи нулей и единиц, т.е. формируется соответствующий массив, записанный в одну строку, также в процессе обучения используются реальные выходные значения, которые записаны как одно значения в конце строки сформированного массива. Объекты, расположение которых должно быть выучено сетью, представляются размерной сеткой (7x9), где темным пикселям (частям объекта) соответствуют 1, а белым (пустое пространство) – 0.

изображение римской цифры 9.

изображение умышленно перевернуто нами для достижения лучшей терпимости сети к подаваемому углу изображения.

2.2 Окончательный выбор модели, структуры НС

По рекомендациям разработчиков пакета критерием остановки обучения будет:

события после минимума > 20000, так как с использованием встроенной калибровки этот критерий позволяет избежать переучивания сети и запоминания тестовых примеров.