고정 된 비율로 신호를 샘플링하고 (예 : 초당 1 회) 신호의 일부 비율, 즉 변화율, 상대적 비율 변경 등.
신경망이 관계 발견에 사용될 수 있다고 들었습니다. 사실입니까?
그렇다면이 책에 대한 자세한 내용을 보려면 어떤 도서/인터넷 자료를 이용할 수 있습니까?
처리가 완료되면 Java이므로 모든 답변에 대한 Java 기울기가 가장 만족 스러울 것입니다.
감사합니다.신경망을 이용한 관계 발견
아마도 가장 최근의 10 개 샘플과 같은 "창"을 결정해야 할 것입니다. 신호를 -1과 1 사이에서 정규화 된 10 개의 "복식"배열로 정규화합니다. 이것은 신경 네트워크에 "입력"을 형성합니다. 그래서 당신은 10 개의 입력 뉴런을 가질 것입니다. 그런 다음 결과물을 원하는대로 결정해야합니다. 신호를 분류 할 수있는 100 가지 분류가있을 수 있습니다. 이 경우 특정 신호를 인식 할 때 다른 출력 뉴런보다 높은 출력을 생성하도록 각각 훈련되는 100 가지 출력 뉴런을 사용하게됩니다.
입력 및 출력 레이어 사이에는 일반적으로 하나 이상의 숨겨진 레이어가 있습니다. 이것들은 신경망에 추가 기능을 제공합니다.
Java 신경 회로망 프로그래밍의 경우 Encog project을 사용해보십시오. Encog의 DotNet 버전도 있습니다.
사실입니다. NN과의 관계를 발견 할 수 있습니다. 문제는 캘리브레이션을 한 후에 가중치를 해석하는 것이 매우 어렵다는 것입니다. 따라서 블랙 박스 (다른 데이터 마이닝 알고리즘보다 많음)가 약간 있습니다.
MS Analysis Services과 함께 제공되는 Neural Net 알고리즘을 실제로 탐색하는 것이 좋습니다. 프로그래밍을 시작하기 전에 NNets에 대해 배울 수있는 좋은 방법입니다 (서버 서비스이므로 Java에서 호출 할 수 있습니다).