(Ph.D. (Techn.)), Associate Professor
(к.т.н., доц.), доцент кафедры «Вычислительная техника»
The paper deals with the realization of a neural network in OpenOffice.org package. The scheme of a neural network is given, the choice activation functions, the calculation scheme of criterion quality gradient in the course of training is justified. The software structure is discussed. The software includes the modules of experimental-data preliminary processing and normalization, interaction with the database, a neural network initialization and training, dialogue management, and a diagnostics module. The results of a neural-network application for the solution of a recognition task are given. The results enable the justification of the choice of activation functions, sample size for the neural network training, and the high level of recognition.
Рассматривается реализация нейронной сети в офисном пакете OpenOffice.org. Приведена схема нейронной сети, обоснован выбор функций активации, схемы вычисления градиента критерия качества в процессе обучения. Рассмотрена структура программного обеспечения, включающая модули предварительной обработки и нормализации экспериментальных данных, взаимодействия с базой данных, инициализации и обучения нейронной сети, управления диалогами, модуль диагностики. Приведены результаты применения нейронной сети для решения одной задачи распознавания, позволившие обосновать выбор функций активации, объем выборки для обучения нейронной сети и обеспечить высокий уровень распознавания.