Nuclass7 Freeware para capacitación rápida, validación y aplicación de redes tipo de clasificación que incluyen la red MULTILAYER PERPTRON (MLP), la red de enlace funcional, la red lineal por partes y el vecino más cercano
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Nuclass7 Clasificación y resumen

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Nuclass7 Descripción

Freeware para un rápido desarrollo, aplicación de clasificadores neuronales y convencionales. Freeware para capacitación rápida, validación y aplicación de redes tipo de clasificación que incluyen la red MULTILAYER PERPTRON (MLP), la red de enlace funcional, la red lineal por partes y el clasificador del vecino más cercano. También se incluyen el mapa de auto-organización (SOM) y K-Side Mensing. Los algoritmos de poda rápida crean una secuencia anidada de redes de diferentes tamaños, para facilitar la minimización de riesgos estructurales. Se proporciona el código fuente de C para la aplicación de redes capacitadas, por lo que los usuarios pueden usar redes en sus propias aplicaciones. Los archivos de datos de capacitación de formato TXT-Form en formato TXT, que contienen filas de números, pueden ser de cualquier tamaño. También se proporcionan ejemplos de datos de capacitación. Se incluyen gráficos rápidos de VB para el error de clasificación de la red y la formación de clúster de SOM. Se proporcionan extensos archivos de ayuda en el software. Nuclass7 es altamente automatizado y requiere muy pocas opciones de parámetros del usuario. Esta versión se ejecuta significativamente más rápido. Las características avanzadas incluyen el tamaño de la red y la selección de características. Los datos de capacitación se pueden comprimir utilizando la transformación discreta Karhunen-Loeve '(KLT). Esta versión básica de Nuclass7 limita el MLP a 10 unidades ocultas, el PLN a 10 grupos, y el NNC a 50 grupos. Mejorable a la versión comercial, que carece de estas limitaciones. La versión de regresión / aproximación de este software, llamada NUMAP7, también está disponible. NUCLASS7 fue desarrollado por el procesamiento de imágenes y el laboratorio de redes neuronales de UNIV. de Texas en Arlington, y por la decisión neural Lab LLC.

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