Пелтарион Синапс - Peltarion Synapse
![]() Режим дизайна в Synapse | |
Разработчики) | Пельтарион |
---|---|
Операционная система | Майкрософт Виндоус |
Тип | Программное обеспечение нейронной сети |
Лицензия | EULA |
Интернет сайт | Домашняя страница Synapse |
Синапс компонентный среда разработки за нейронные сети и адаптивные системы. Сделано Пельтарион, Synapse позволяет сбор данных, статистический анализ, визуализация, предварительная обработка, дизайн и обучение нейронных сетей и адаптивных систем и развертывание их. Он использует плагин основан архитектура сделать его общей платформой для обработка сигналов. Первая версия продукта была выпущена в мае 2006 года.
Платформа
Благодаря своей конструкции, основанной на плагинах, использование Synapse может быть очень общим. Synapse основан на Microsoft .NET framework и все компоненты Synapse также являются компонентами .NET. Хотя Peltarion еще не выпустил официального API для платформы Synapse появляются пользовательские компоненты, некоторые из которых являются оригинальными, что демонстрирует открытость платформы.[1]
Функции
Цикл разработки в Synapse основан на канонической сбор данных цикл. Однако заметное отличие состоит в том, что в Synapse этот цикл не линейный, но поддерживает итеративный подход, при котором пользователь может свободно перемещаться между ступенями. Synapse имеет четыре различных режима работы, которые составляют цикл разработки.
Предварительная обработка
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/3/38/Synapse_preprocessing.jpg/200px-Synapse_preprocessing.jpg)
Режим предварительной обработки предназначен для интеллектуального анализа данных и подготовки данных. В этом режиме пользователь может импортировать, визуализировать, исследовать и преобразовывать данные различными способами. Данные импортируются с использованием формат составные части. Стандартный выпуск включает компоненты формата для чтения и записи данных из CSV (текстовые) файлы, SQL базы данных, изображений и XML. Импортированные данные можно визуализировать с помощью компонентов визуализатора, и к данным можно применить фильтры. В фильтр компоненты варьируются от простой перестановки данных до более сложных БПФ и фильтры для удаления выбросов.
Визуализаторы включают в себя множество участки и сетки, которые могут быть взаимосвязаны и разветвлены для выполнения сложных задач интеллектуального анализа данных.
Дизайн
В режиме разработки компоненты связаны для создания топология. Связанные компоненты позволяют потоку сигнала создавать машину с трубчатым фильтром. Когда сигнал задается для компонента, он каким-то образом фильтрует сигнал, и затем отфильтрованный сигнал может быть передан следующему компоненту в связанной цепочке компонентов, которые образуют топологию. Компоненты могут быть статическими или адаптивными. Помимо обычных фильтров, они могут быть источниками или приемниками (например, графики или регистраторы данных). Стандартное распределение синапсов включает в себя множество компонентов, начиная от простых компонентов нейронной сети, таких как весовые уровни и функциональные уровни, до целых нейронных сетей, таких как самоорганизующиеся карты и более сложные статические элементы, такие как, например, нечеткая логика компонент. В система контроля также выбирается и настраивается в режиме проектирования.
Обучение персонала
Режим обучения используется для обучения (адаптации) системы или, в более общем смысле, для запуска системы управления, которая регулирует информационный поток. Визуально он похож на режим разработки, и отображаются те же компоненты. Поскольку компоненты поддерживают контекстно-зависимые дисплеи, они могут иметь другой внешний вид во время обучения. В дополнение к запуску системы управления режим обучения позволяет запускать оптимизаторы высокого уровня, такие как генетические алгоритмы, оптимизация роя частиц и имитация отжига. В этом режиме также возможно удаленное выполнение и обучение.
Постобработка
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/2/22/Synapse_deployment.jpg/200px-Synapse_deployment.jpg)
Режим постобработки предназначен для анализа обученной системы и подготовки такой системы к конечному использованию. Производительность системы можно проверить с помощью статистического анализа, можно проанализировать чувствительность отношений ввода-вывода системы (Анализ чувствительности ) и могут быть созданы отчеты.
Одним из наиболее важных компонентов постобработки является компонент развертывания.
Развертывание
Компонент развертывания позволяет экспортировать систему, созданную в Synapse, в один .СЕТЬ компонент. Система в среде разработки масштабируется так, что она содержит только минимальные необходимые требования для выполнения, а затем компилируется в сборка. Затем эту сборку можно использовать в любом .СЕТЬ рамки или .NET Compact Framework заявление. Последний позволяет развертывать встроенные устройства.
Пример кода в C #:
Развернутый сеть = новый Развернутый(); // Создаем объект nnМатрица Вход = someSensor.Получить данные(); // Получаем данные с какого-то датчикасеть.Input_Sensor = Вход; // Устанавливаем входы в nnсеть.Пробег(); // Запускаем систему управления nnsomeMotor.Мощность = сеть.Выход_Порт0; // Устанавливаем мощность какого-либо двигателя на выход nn