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

---

       

  

---

Создание сети типа многослойный персептрон с помощью мастера 5