Aplicatii - nnmodel

APLICATII - NNMODEL

Programul NNMODEL reprezinta un instrument de modelare care se utilizeaza pentru determinarea relatiilor dintre parametrii unui proces folosind baze de date experimentale. Modelele care exprima aceste relatii si care sunt obtinute cu NNMODEL sunt modele cu retele neuronale.

Pentru a experimenta modul de utilizare a acestui instrument, vom crea in mediul Excel o baza de date care contine, de exemplu, pe coloanele 1 si 2  parametrii de intrare iar pe coloana 3 - parametrul de iesire.

Deschidem NNMODEL si, in meniul lui principal alegem File/New Data Matrix. In meniul care se deschide in acest fel, vom completa informatiile privind numele fisierului - matrice de date, numarul de coloane si linii ale matricei de date.

Validam informatiile introduse la acest nivel folosind butonul OK. Va aparea fereasta din figura de mai jos in care trebuie sa introducem datele din baza de date creata in Excel.

Din pagina Excel selectam (Ctrl+A) si copiem (Ctrl+C) datele de pe prima si a doua coloana introduse mai inainte. Mergem in fereastra NNMODEL si prin Click in celula 1 a primului parametru de intrare si Ctrl+V, inseram valorile din baza de date Excel in baza de date a NNMODEL-ului.

Din acest moment putem realiza :

a). generarea modelului cu retele neuronale ce exprima relatia dintre parametrii de intrare si cel de iesire ;

b). analiza statistica a datelor experimentale din baza de date, determinarea parametrilor de intrare principali (care au ponderea maxima asupra valorii parametrului de iesire).

a). Generarea modelului cu retele neuronale care reprezinta relatia dintre parametrii de intrare si cel de iesire se realizeaza selectand optiunea New Neural Model din meniul File, ca in figura de mai jos :

Rezultatul alegerii acestei optiuni este deschiderea ferestrei de dialog din figura de mai jos, in care selectam care sunt parametrii de intrare (V1 si V2, de exemplu), respectiv de iesire (V3, de exemplu), apoi cream modelul cu retele neuronale prin selectarea butonului Create.

Pentru aceasta, selectam pe rand cate un parametru Vi si, cu butoanele Add In sau Add Out, ii adaugam in fereastra din dreapta cu atrubutul « parametru de intrare » respectiv « parametru de iesire ». Rezultatul este prezentat in figura urmatoare.

Rezultatul crearii modelului cu retele neuronale este cel din figura de mai jos.

Odata modelul creat, selectam pe rand optiunile Model/Initialize si Model/Start Training pentru a initializa modelul creat si a-l exersa in vederea obtinerii modelului optim.

Acest model poate fi utilizat pentru a estima valoarea parametrului de iesire corespunzatoare unor valori ale parametrilor de intrare diferite de cele din baza de date initiala. Pentru aceasta de foloseste optiunea Model/Interrogate Model, asa cum se poate vedea in figura urmatoare.

Pentru obtinerea raportului statistic al modelului cu retele neuronale se foloseste optiunea Model/Statistics Report care are ca rezultat urmatoarele informatii :

b). Analiza statistica a datelor si a corelatiilor dintre ele se realizeaza dupa crearea matricei de date, folosind optiunea Data/Correlation Analysis. Va rezulta raportul prezentat in figura de mai jos.

Determinarea parametrilor de intrare principali, care au pondere maxima asupra valorii parametrului de iesire se realizeaza folosind optiunea Data/Best Model Search. Asa cum se vede in figura de mai jos, a rezultat ca parametru de intrare V1 are o influenta neglijabila asupra valorii parametrului de iesire. Aceasta etapa este foarte importanta pentru realizarea, de exemplu a modelului functiei - cost:

Functie-cost = functie (parametri de intrare, parametrul de iesire)

care se doreste a fi minimizata sau maximizata, astfel incat sa nu se acorde pondere parametrilor neimportanti. Situarea pe acelasi nivel de importanta a tuturor parametrilor unui proces poate conduce la obtinerea unui model incorect, a carui predictie este mult indepartata de rezultatele reale, deci care nu poate fi considerat optim.