7. Программная реализация.

При выборе программного обеспечения для решения определенной задачи с помощью нейронных сетей возможны два подхода: использование готовых решений в виде коммерческих пакетов или реализация основных идей в виде собственной программы.

Первый подход позволяет получить быстрое решение, не вдаваясь в детальное изучение работы алгоритма. Однако, хорошие пакеты, в которых имеются мощные средства для реализации различных парадигм нейронных сетей, обработки данных и детального анализа результатов, стоят больших денег. И это сильно ограничивает их применение. Еще одним недостатком является то, что несмотря на свою универсальность, коммерческие пакеты не реализовывают абсолютно все возможности моделирования и настройки нейронных сетей, и не все из них позволяют генерировать программный код, что весьма важно.

Если же возникает необходимость построить нейросетевое решение, адаптированное под определенную задачу, и реализованное в виде отдельного программного модуля, то первый подход чаще всего неприемлем.

Именно такие требования и были выдвинуты на начальном этапе исследований. Точнее, необходимо было разработать программу, предназначенную для классификации сейсмических данных при помощи нейросетевых технологий, а также работающую под операционной системой Unix (Linux и Sun Solaris SystemV 4.2). В результате была разработана программа, реализующая основные идеи нейроинформатики, изложенные в разделе 6.

Следует отметить, что базовый алгоритм программы был выполнен под системой Windows 95, а лишь затем оптимизирован под Unix по той причине, что предложенная операционная система используется в узких научных и корпоративных кругах, и доступ к ней несколько ограничен, а для отладки программы требуется много времени.

Для большей совместимости версий под различные платформы использовались возможности языка программирования С.

7.1 Функциональные возможности программы.

В программе “nvclass.с” – (нейро-классификатор векторов данных) реализована модель двухслойного персептрона, представленная в разделе 6. Эта программа предназначена для соотнесения тестируемого вектора признаков сейсмической информации к одному из двух классов. Входные данные представляют собой предысторию сейсмических явлений конкретного региона, а также тестируемый вектор признаков, соответствующий сейсмическому событию, не включенному в предысторию. Эти данные считываются из соответствующих файлов в виде набора векторов признаков заданной размерности. Автоматически, в зависимости от размерности входных векторов, определяется конфигурация нейронной сети т.е. по умолчанию для заданной размерности входных данных выбирается определенное (рекомендуемое по результатам предварительных экспериментов) число нейронов в входном и скрытом слоях, хотя при желании эти параметры легко меняются.

В качестве правила обучения нейронной сети реализован алгоритм обратного распространения ошибки и некоторые методы его оптимизации. После завершения процесса обучения тестируемый вектор признаков подается на вход уже обученной сети и вычисляется результат, по которому сеть с определенной вероятностью соотносит входной вектор к одному из заданных классов.

Для дополнительной настройки нейронной сети в программе реализован ряд процедур, описанных в разделе 6. Из них можно выделить следующие:

· Различные процедуры начальной инициализации весовых коэффициентов;

· Пакетный режим обучения;

· Алгоритм коррекции шага обучения;

· Процедуры предварительной обработки данных;

· Алгоритм оценки эффективности – cross-validation.

· Процедура многократного обучения.

Последняя процедура (многократное обучение сети) предусмотрена для устранения возможных ошибок идентификации. Для нейронной сети заданное число раз (Cycle) генерируются матрицы начальных весовых коэффициентов и выполняется алгоритм обучения и идентификации тестового вектора. По полученным результатам обучения и тестирования выбирается вариант наибольшего повторения и итоговое решение принимается исходя из него. Для исключения неоднозначности это число выбирается положительным , целым, нечетным.

В программе “nvclass” предусмотрены следующие режимы функционирования:

· «Внешний» режим – идентификации тестового входного вектора признаков;

· «Внутренний» режим – идентификация вектора признаков из набора векторов предыстории.

«Внешний» режим предназначен для классификации вновь поступивших сейсмических данных и может быть использовать в следующих случаях

· Классификация на нейронных сетях, уже обученных на данных из конкретных регионов регионов,

· Классификация с повторным обучением нейронной сети.

«Внутренний» режим служит для оценки вероятности ошибки идентификации сети и включает два подрежима – проверки правильности идентификации одного из векторов набора предыстории и последовательной проверки всех заданных векторов (“cross-validation”).

Режим работы программы устанавливается в файле настроек.

После завершения работы основные результаты записываются в соответствующий файл отчета, который потом можно использовать для детального анализа. Пример файла приведен в приложении 4.

7.2 Общие сведения.

1. Программный пакет предназначенный для идентификации типа сейсмического события включает следующие модули:

· Исходный код программы “nvclass.c” и “nvclass.h”;

· Файл с настройками режима работы программы “nvclass.inp”;

· Файл с обучающей выборкой векторов “vector.txt”;

· Файл с векторами для тестирования сети “vector.tst”;

· Файл, содержащий описание определенной конфигурации сети и весовые коэффициенты этой уже обученной сети “nor18.net”.

· Файл автоматической компиляции “Makefile” (Только для версии под Unix).

· Файл отчета о результатах работы программы “Report.txt”.

2. В настоящий момент разработано две версии программы. Одна работает под операционной системой Dos 6.2 и выше, а другая под Unix (Linux, Solaris V4.2).

3. Необходимое средство компиляции:

· Для Dos (Windows) – любой компилятор Си. Например, Borland C++ 3.1 или выше.

· Для Unix стандартный компилятор cc, входящий в состав базовой комплектации любой операционной системы семейства Unix.

7.3 Описание входного файла с исходными данными.

В качестве исходных данных используется отформатированный текстовый файл, в котором хранится информация о размерности векторов, их количестве и сами вектора данных. Файл должен иметь форму числовой матрицы. Каждая строка матрицы соответствует одному вектору признаков. Количество признаков должно совпадать с параметром NDATA. Количество столбцов равно количеству признаков плюс два. Первый столбец содержит порядковый номер вектора в общей совокупности данных (соответствует последовательности 1, 2, 3, .,NPATTERN), а в последнем столбце записаны значения указателя классификатора: 1- для вектора из первого класса, 0 – для вектора из второго класса. Все числовые параметры разделяются пробелами и записываются в кодах ASCII. Пример файла приведен в приложении 2.