- Понижение размерности входных факторов.

- Устранение незначащих факторов.

- Выявление дубликатов и противоречивых записи в исходном наборе данных.

- Фильтрация записей выборки по заданным условиям.

1

На следующем шаге настраивается структура нейронной сети. Где указываются, какие поля являются входными параметрами, какие выходными, так же выбирается тип нормализации, количество скрытых слоев и нейронов в них, а также активационная функция нейронов.

1

После этого пользователь настраивает параметры обучения сети. Он указывает скорость обучения, величину ошибки при распознавании примера, момент(учитывает величину последнего изменения веса при коррекции весов (задается в интервале 0…1)) и условия остановки обучения.

1

1

Далее пользователь начинает обучение сети, параллельно с этим он может изменять параметры визуализации(включение/выключение графика отображения ошибок, настройка его параметров, включение/выключение отображения временных параметров обучения -средняя и максимальная ошибка тестового и обучающего множества).

При наступлении условий, выбранных пользователем, происходит остановка обучения сети. После чего пользователь может провести эксперимент с данным, не входящими в обучающее и тестовое множество. Если его устраивают результаты, он может сохранить обученную сеть в файл, в противном случае он может изменить параметры обучения сети или условия остановки и продолжить обучение.

1

Глава 3. Экспериментальная проверка программного обеспечения

3.1 Постановка задачи и подготовка тестовых данных для эксперимента

Как видно из исследования предметной области этой дипломной работы, сфера применения нейронных сетей очень велика, но для проведения эксперимента было решено остановиться на её финансовой составляющей.

Руководство риэлторской фирмы «Зодчий», занимающейся куплей-продажей и обменом недвижимости в г. Белгороде и Белгородской области недавно столкнулось с такой проблемой: эксперт-оценщик, занимавшийся оценкой квартир, неожиданно уволился и уехал из города, а найти за неделю квалифицированного оценщика не удалось. Они попросили бета-версию программы для обучения нейронной сети, которая смогла бы временно (а может быть и навсегда) заменить эксперта-оценщика и выполнять функцию оценки квартир.

Опросив несколько независимых экспертов в области оценки недвижимости, была составлена некая таблица ценообразующих факторов и приведены некоторые параметры в цифровой вид, понятный программе:

Таблица 3. 1