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VisSim/NeuralNet

Permite incorporar, entrenar y utilizar redes neuronales dentro de los diagramas de bloques de VisSim (requiere VisSim).

DESCRIPCIÓN

VisSim/NeuralNet destaca en los problemas de identificación de sistemas no lineales, diagnosis de problemas, toma de decisiones, predicción, y otros problemas donde el reconocimiento de patrones es muy importante y la disponibilidad de respuestas computacionales precisas no es fácil de conseguir.

Dentro del área de la ingeniería, los científicos utilizan la redes neuronales para aprender comportamientos dinámicos no lineales a partir de conjuntos de datos históricos. Una vez entrenadas, las redes neuronales se utilizan para predecir el comportamiento de la planta basado en los valores de la entrada.

Las redes neuronales se pueden tanto entrenar como correr directamente desde un diagrama de VisSim.

CARACTERÍSTICAS

  • Back Propagation, Back Propagation con momentum, LVQ/Kohonen, Probabilístico, y métodos de aprendizaje de regresión general
  • Salidas continuas y discretas
  • Soporta la definición de la topología de la red, coeficientes de aprendizaje, y métodos
  • Modificación interactiva de las características de entrenamiento y métodos de aprendizaje
  • Monitoriza interactivamente el error de aprendizaje
  • Salva y recupera los pesos aprendidos

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