|
|
|
Замечание. Данные, подаваемые на вход и снимаемые с выхода, должны быть правильно подготовлены. Один из способов – масштабирование  где x′– исходный вектор; x – масштабированный; c– масштабный коэффициент. Масштабирование желательно, чтобы привести данные в допустимый диапазон. Если этого не сделать, то нейроны входного слоя окажутся в постоянном насыщении или будут все время заторможенными. Простейшей из масштабируемых функций пакета STATISTICA Neural Networks является минимаксная функция: она находит минимальное и максимальное значение переменной по обучающему множеству и выполняет линейное преобразование (с применением коэффициента масштаба и смещения).  Рисунок 4.16. Окно помощника решения задач. Выбор входной переменной В следующем окне - Intelligent Problem Solver - Division of cases (рисунок 4.17), выбираем вариант автоматического распределения |
|
|
