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NeuralWorks
Professional II/PLUS
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O'INCA
Neuralworks Predict（NeuralSIM
目前更名為Predict）
提供的功能包括了
1.
建立Self Organization Maps (SOMs) 對資料做群組分類及架構其關連性。
2.
擴充了可應用的平台例如UNIX 以及 LINUX，提供您更多的選擇。
3.
增加Mircosoft Excel re-arranged 功能以達到操作上的一致性。
NeuralWorks Predict 概述
NeuralWorks Predict是一套針對問題可快速建立並展開的預測、分類應用軟體工具，Predict結合了基因演算法、statistics及模糊理論來找出最佳或近似解。其應用的領域很廣，且多年來和顧客共同切磋的經驗也讓Predict在整合上更增加其成熟度。
Predict並不需事先具備對類神經網路的相關知識。以下是Predict的分析過程：
1.
將input data分類為training 和 test 兩類。
2.
選擇相關輸入變數，再針對問題予以建模、訓練及最適化。
另外，針對進階的使用者，Predict提供了對所有網路參數及training input data 更進一步的直接評估。
在Windows視窗作業環境下，NeuralWorks Predict 也可以被放置在EXCEL中結合EXCEL運算及圖表分析的能力，或是以指令的模式操作。在UNIX及LINUX的作業環境下，NeuralWorks Predict 是以指令的模式操作。
NeuralWorks
Predict 的特色
Easy To Use易使用：
在微軟的作業環境下，由於與EXCEL結合增加了使用介面的熟悉度，您也可以將Predict outputs轉換成更大眾化的格式，譬如將分析結果輸入試算表，藉由圖表顯示提供了更明顯易懂的presentation。建立Predict 模型的由五個對話窗所組成，藉由一步步地引導可自行決定所要建模內容的複雜度以及耗時多久來產生可行解。
Comprehensive複雜性
Predict 針對不同使用者而有不同的介面層次。初級使用者不會被要求較高層次對話框中過多細節內容的瞭解，相反的，進階者及專家模組則被提供更多的細節評估。
整個完整的Predict 包含五個項目：
1.
The
train/test selection component
2.
The Data
Analysis and Transformation component
3.
The Input
Variable Selection component
4.
Non-linear
feed-forward constructive algorithms
5.
The Flash
Code component
Powerful
Predict 能夠自動執行全部的活動來建立模型，基因演算法發揮了快速建立並辨認出有效解，將mini-network轉換成最終最佳network。一旦類神經網路被建立，trained 以及tested，此network將很快被展開。
Predict包含六個基本的轉換形式和兩個額外的雜項的轉換形式。如下：
-Logical
- Enumerated Integer
- Enumerated String
- Fuzzy; and
- Quintile
美國 NeuralWare公司所發展出來的類神經網路發展系列軟體
Neural Works 類神經網路發展工具
Neural
Network類神經網路的技術，是近五年來人工智慧(AI)最熱門的研 究及探討範圍，它的方法論是以模擬人類腦神經運作及人類行為模式的演算法，其特性為具有學習能力及容錯度，適合預測，辨識，分類。已有工業界使用
的實例。本應用系統分二大類: 1.Professional II Plus -內建Supervised及Unsupervised二類多達二十餘種網路 型態，及多個應用實例，適合研究人員及系統應用工程師。
Professional II Plus
為一套裝軟體，提供建立類神經網路發展之環境，其特性有:
- 提供多樣化之網路典範:以先進的OOP技術來設計，內建二十多種Supervised及
Unsupervised的網路典範，及多個應用實例。網路可以單色或彩色顯示，處理單元和網 路連結可以很容易增加或刪除，同時也提供了多種數學函數和學習法則
- 提供快捷的方式發展符合使用者需求之網路:提供以Object Palette與網路描述語言(Insta Net Description Language,IDL)兩種方式，建立符合使用者特定需求之網路，同時也提供使用者定控制策略(User-Defined
Control Strategy)來設定網路之數據流(Flow of Data)
- 儀錶化:提供儀錶之方式讓使用者在螢幕上觀察權數、誤差等之變化，以調整網路參數來
改善學習品質
- 網路IO:可利用鍵盤、檔案和"使用者輸出程式"(User
IO Program)作為網路之IO
- Save Best:在測試過程中將最佳網路存檔，以免過度訓練，衡量標準為R平方、RMS、
平均分等率都可自行設定
- Flash Code:可將訓練的網路轉成ANCI C
Code
Designer Pack
可將Professional II Plus所建立之網路轉換成標準之C語言程式碼。在此程 式中之權數並非固定，因此網路可再訓練。此軟體亦可將網路燒入記憶體中。
*ROMable/Trainable *ROMable/Recall-only *non-ROMable/Trainable
*non-ROMable/Recall-only
User-Defined Neuro-Dynamics
利用此軟體，使用者可建立學習法則、轉換函數、誤差函數、和成函數等，亦可建立新的網路型式和拓撲。
Predict
應用Neural技術，根據資料建立非線性類神經網路模型，使用者只需定義問題輸 入資料即可。可自動分成訓練、測試及待推範例集合及自動分辨變數型態，轉換
和Scale。 適合非Neural專業人員使用，如財務、管理方面應用。在財務金融市場上的應用包括:期貨、債券、股票趨勢預測，貨品價位的決策，並可轉成C、
Fortran、VisualBasic之格式。
O'INCA
Design Framework for Windows
產品名稱：O'INCA Design
Framework for Windows
模糊邏輯(Fuzzy Logic)及類神經網路(Neural Network)、Hybrid發展工具
An integrated
Platform for Development of Fuzzy Logic, Neural
Networks, Fuzzy-Neuro
Systems
出品公司： Intelligent Machines Inc.
產品特性：
整合模糊邏輯 (fuzzy logic),
類神經網路 (neural network)
與使用者自訂的模組於一個軟體框架中.
結合使用者界圖形介面(GUI), 設計驗證(design
validation), 模擬與除錯
(simulation &
debugging), C 原始碼產生與設計文件等功能.
O'INCA是一套智慧型Hybrid發展工具，透過此架構可整合模糊邏輯(Fuzzy
Logic)，類神經網路(Neural
Network)和使用者定義的模組，每一個模糊邏輯都支援多個輸入、多個輸出和多個規則庫(Multiple-Rulebase)系統的發展，以專家推論的形式執行。
O'INCA包含圖形使用者介面(GUI)，設計驗正及除錯(Design
Validation and Debugging)，模擬(Simulation)，C程式碼產生器(C code
Generation)及設計程式碼編輯工具等。
階層式設計
Advantages
- intuitive block-diagram
design
- integrated environment for
design, simulation/debugging, C code generation, and design documentation
- flexible and extendible
project architecture
- no limit on the complexity
of application
- easy-to-use graphical user
interface, requires little or no training
- ease of design maintenance
- comprehensive, detailed Help
at your fingertips
General
Feature
- supports pure fuzzy logic,
pure neural network and hybrid fuzzy-neuro applications
- user-defined modules for
application-specific algorithms
- built-in simulation and
debugging facilities
- design validation and error
location
- C code generation for the
entire project or individual modules
- unlimited number of modules
- arbitrary connections between
modules
- supports top-down, bottom-up
and mixed design
System
Diagram
- provides a canvas for
integration of all modules
- displays high-level diagram
of an application
- system inputs/outputs and
feedback connections can be included
- commonly used arithmetic
operations and constant object provided
Fuzzy
Logic System
- max-min, max-dot, and
product-sum inference methods
- contoid, height and max
moment deffuzzification
- AND, OR, IS, NOT, VERY,
MORE_OR_LESS operators
- static and/or dynamic rule
weights
- parentheses for grouping
complex logical expressions
- point-and-click rule editor,
and rulebase organizer
- triangular, trapezoidal,
singleton and piecewise linear membership function shapes
- graphical creation/editing
of membership functions
- unlimited number of inputs,
outputs, rulebases, rules, clauses per rule, and membership functions
Neural Net
Module
- multi-layered feed-forward
neural networks
- graphical neural network
creation/single neuron editing
- standard and adaptive
back-propagation algorithms
- sigmoid, tanh, or linear
activation functions
- fixed or learned weights,
sparse or full connections
- multiple hidden layers, up
to 150 neurons in a single layer
- epoch or error based
training
- ordered or shuffled training
pattern sequence
- on-line training parameter
adjustment
- neural network testing
(training verification)
- weight matrix display
- training error plotting
User-Defined
Module
- generate "calling
function" according to module name and input/output data paths
- edit C program in O'INCA
platform and save it within an O'INCA project file
- compile and debug separately
from O'INCA (with any C Compiler)
Simulation
& Code Generation
- simulation/code generation
using data-flow mechanism
- simulation/code generation
for selected module or entire project
- simulation data supplied
from keyboard or file
- Step, N-Step and Run
simulation commands available
- view/monitor internal data
structures and intermediate results
- supports K&R C and ANSI
C standards
. Information
Pocessing Systems that involve
- data matching with fuzzy
criteria,
- approximate reasoning,
- conflict resolution,
- such as: help-desk, task
scheduling/planning, decision support systems, inventory management,
etc...
. Engineering Systems that involve
- reasoning with ill-defined
parameters
- shifting operating
conditions
- nonlinearities
- such as: process control,
pattern recognition, fault dialgnosis, trend prediciton, smart appliances,
quality control etc...
-
其他相關產品： 無
支援平台:Microsoft Windows 98, Window Me
Super PCNeuron 5.0(以下簡稱SPCN 5.0)為一套類神經網路建構軟體，其友善性與中文視窗將可提供使用者快速且便利的建立類神經網路模型。Super PCNeuron包含五種模式：
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倒傳遞神經網路(BPN)
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擴展神經元網路(ENN)
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模糊神經網路(FNN)
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分析調整綜合網路(AASN)
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遺傳演算法神經網路(GANN)
SPCN 5.0以專案的方式管理User的工作。已經訓練好的模式可以用「專案」的概念儲存起來，所謂「專案」包括工作的歷程、輸入輸出檔案，以方便有需要的User可進一步將這些數據加工，例如用Excel作繪圖的工作。這些模式均可執行三種工作(應用模式)：
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訓練測試模式：用已知資料建立模型。在建立模型中，系統會自動分割資料為「訓練集」與「測試集」，以避免過度配適(overfitting)的發生。
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驗證模式：用額外的已知資料驗證模型，但此步驟不是建立模式的必要程序。
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推論模式：對未知資料預測其輸出值。
SPCN 5.0的文件有
· 使用手冊：以二個實例(迴歸、分類各一例)代領讀者熟悉SPCN 5.0的操作。
· 參考手冊：依主功能表上的功能分章介紹。
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應用手冊：介紹二十幾個應用實例，包括
