Нейрондық желілерді оқыту
МАЗМҰНЫ
1 ЖАСАНДЫ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕР 14
1.1 Нейрондық желілердің элементтері 14
1.2 Нейрондық желілердің сәулеті 15
1.3 Есептерді нейрондық желілерімен баяндау 16
1.4 Желіге кіріс сигналдарын беру және шығыс сигналдарын алу
1.5 Нейрондық желілерді оқыту 18
1.5.1 Желінің жолдық параметрлері бойынша бағалау функциясының
1.5.2 Нейрондық желі оқытуына әсер ететін факторлар 22
1.5.3 Нейрондық желілерді жеңілдету 23
1.5.4 Желі сигналдары мен көрсеткіштерін есептеу параметрлерінің маңыздылық көрсеткіштерін
2 ЛОГИКАЛЫҚ МӨЛДІР НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕР 25
2.1 Логикалық мөлдір нейрондық желілердің сәулеті 26
2.2 Нейрондық желі жеңілдету ережелері 27
2.3 Элементтердің бейсызықтығына қойылатын талаптар 28
2.4 Нейрондық желілерді логикалық мөлдір түрге келтіру 30
2.5 Нейрондық желілердің вербализациясы 31
3 МӘЛІМЕТТЕР ҚҰРЫЛЫМЫН ӨҢДЕУ АЛГОРИТМДЕРІН ЗЕРТТЕУ ЖӘНЕ ҚҰРУ 32
3.1 Мәліметтердің файлдық құрылымы 32
3.1.1 Кіріс және шығыс мәліметтері 32
3.2 Программаның объектілі-бағдарланған көрінісі 33
3.2.1 Программа жұмыс істеуінің негізгі қадамдары 35
3.3 Программа сәулетін зерттеп жасау 35
3.3.1 Объектілі-бағдарланған жобалау 35
3.3.2 Кластар және объектілер 37
3.3.3 Жүйенің программалық модульдерін жобалау 38
3.3.4 Программалық модульдерде қолданылатын кластарды баяндау 39
4 ПРОГРАММАНЫҢ СИПАТТАМАСЫ 46
4.1 Жалпы мәліметтер 46
4.2 Функционалдық арналуы 46
4.3 Логикалық құрылымның баяндалуы 46
4.4 Қолданылатын техникалық құралдар 46
4.5 Шақыру және жүктеу 47
4.6 Кіріс мәліметтері 47
4.7 Шығыс мәліметтері 47
4.8 Программаның хабарлары 47
4.8.1 Программаның менюі 47
4.8.2 Программаның құжаттарымен жұмыс істеудің жалпы принциптері 48
4.8.3 Диалогтық терезелері 50
4.8.4 Хабарлар 50
5 ПРОГРАММАЛАУШЫНЫҢ АНЫҚТАМАСЫ 52
5.1 Жалпы мәліметтер 52
5.2 Программаның құрылымы 52
5.3 Программаның күйін келтіру 53
5.4 Программаны тексеру 53
5.5 Қосымша мүмкіндіктері 53
5.6 Программалаушыға хабар 53
5.6 Оператордың анықтамасы 54
5.6.1 Программаның арналуы 54
5.6.2 Программа орындалу шарттары 54
5.6.3 Программаның орындалуы 54
5.6.4 Операторға хабар 54
6 КЕШЕНДІ ЕНДІРУДІҢ ЭКОНОМИКАЛЫҚ ТИІМДІЛІГІН ЕСЕПТЕУ 55
6.1 Программалық кешен зерттеп жасау қажеттілігін негіздеу 55
6.2 Программалық қамтама ендірудің экономикалық тиімділігін есептеу 56
6.2.1 Жүйе зерттеп жасау мен ендіру шығындарын есептеу
6.2.2 Жалақыға шығынды шығаруға арналған есептер 58
6.2.3 Материалдарға жұмсалатын шығындар 61
6.2.4 Ғылыми зерттеу жұмыстарына қажет арнайы аппараттарға кететін шығындар
6.2.5 Басқа шығындар 62
6.3 Программалық қамтаманы енгізуінің тиімділігін есептеу 63
6.3.1 Енгізуге дейін шығынды есептеу 63
6.3.2 Көппараметрлі модель құру жүйесін енгізуден кейін
6.3.3. Жүйенің өтеу мерзімі 64
6.3.4 Жылдық экономикалық эффект 65
7 Еңбек қорғау бөлімі 65
7.1 Жұмысшыға қауіптілік пен зияндылық төндіретін негізгі құрал-жабдықтарды талдау
7.2 Негізгі қорғау шаралары 67
7.2.1 Жалпы ұйымдастыру шаралары 67
7.3 Өндірістік санитария 68
7.3.1 Өндірістік микроклимат 68
7.3.2 Психофизиологиялық факторлар 69
7.3.3 Электромагниттік сәулелену 69
7.4 Қауіпсіздік техникасы 72
7.5 Өрт қауіпсіздігі 73
7.6 Вентиляция жүйесін есептеу 74
7.7 Жарықтандыруды есептеу 76
АҢДАТПА
Бұл дипломдық жобада нейрондық желілер қаражаттық қатарлардың деңгейін жорамалдауға
Экономикаға қатысты проблеманың бірі – қаражаттық қатарлар. Олар күрделі
Жұмыс істеу кезінде нейрондық желілер бейсызықты апроксиматорымен құрылады, ал
АННОТАЦИЯ
В данном дипломном проекте нейронные сети используются для прогнозирования
Одной из естественных проблем, касающихся экономики являются финансовые ряды,
ANNOTATION
In this diploma project neirons of a network
Feature of use neirons of networks is their unique
1 ЖАСАНДЫ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕР
Жасанды нейрондық желі ретінде ақпарат өңдеу есептеуіш құрылғысы түсініледі.
1.1 Нейрондық желілердің элементтері
Нейроақпараттануда алгоритмдер мен құрылғыларды суреттеуіне арналған арнайы "схемотехника" арналып
Нейрожүйелердің ең еңбегі сіңген және маңызды элементі - адаптивті
1.3 суретте бейсызықты сигнал түрлендіргіші бейнеленген. Ол x скалярлық
Тараулану нүктесі бір сигналды бірнеше мекенжайларға жіберуі үшін қызмет
Сурет 1.1 - Адаптивті сумматор Сурет 1.2 -
Сурет 1.3 - Біркелкісіз сигнал түрлендіргіші Сурет 1.4
Сурет 1.5 - Формальді нейрон
Стандартты формалдық нейрон кіріс сумматордан, бейсызықты түрлендіргіштен және тараулану
Сызықты байланыс - синапс –сумматорлардан бөлек кездеспейді, бірақ кейбір
Сурет 1.6 - Сызықты байланыс (синапс)
Желінің синапстарының салмақтары адаптивті параметрлердің терімін құрастырады, оларды реттей
1.2 Нейрондық желілердің сәулеті
Нейрожелілік сәулеттерінің жиынынан екі негізгі сәулетін ерекше атап көрсетуге
Сурет 1.7 - Қабатты желі
Қабатты желілер: нейрондар бірнеше қабатта орналасқан (1.7 сурет). Бірінші
Толық байланысты желілер: нейрондардың бір қабаты бар; әрбір нейрон
Қабатты мен толық байланысты желілердің элементтері әр түрлі таңдалуы
Осы жұмыста одан әрі тек қабатты нейрондық желілер ғана
1.3 Есептерді нейрондық желілерімен баяндау
Оқытылатын нейрондық желілер шеше алатын есептердің екі класын атап
Күні бұрын айту немесе болжаудың есептері негізінен шығыс мәліметтердің
Классификация есептерін шешкенде нейрондық желі қасиеттік кеңістікте бөлуші бетін
Бірнеше класқа классификациялау интепретатордың күрделендіруін талап етеді. "Жеңуші барлығын
Бір нейрон желісі бір уақытта бірнеше сандарды алдын ала
1.4 Желіге кіріс сигналдарын беру және шығыс сигналдарын алу
Әдетте желінің синапстарының салмақтарына қандай да бір диапозонына жатуы
Сондықтан желіге кіріс сигналдарын беру алдында оларды нормалау қажет,
,
мұндағы max xi мен min xi
Басқаша да нормалауға болады, мысалы, мәліметтер шашуы дербес болатындай
Желілер-классификаторлар үшін шығыс сигналдарын нормалаудың қажеті жоқ, өйткені пайдаланушы
Басқа бір проблема - мәліметтердің кестесінде бос орындар болатын
1.5 Нейрондық желілерді оқыту
"Есептер жинағында" нейрондық желіні оқыту дегеніміз желінің шығыс сигналдары
жетуі керек.
Норма функциясы ретінде Y-Y' векторының элементтерінің квадраттардың сәйкес компонентті
,
мұндағы
Люфті болатын бағалаулары байланыспаудың берілген мөлшеріне жеткенде
Бағалау функциясының минимизациясы оптимизацияның градиентті әдістерінің пайдалануымен орындалады. Желінің
1.5.1 Желінің жолдық параметрлері бойынша бағалау функциясының
Енді қазір, желінің ішкі құрылған параметрлері бойынша бағалау функциясының
Сурет 1.8 - Нейрожелісінің абстрактілі элементінің тура және екі
Енді формалді нейронға екі жақтылықты нейронды құру процесін қарастырамыз.
Сурет 1.9 - Формальді нейронның функционалуы
Сурет 1.10 - Формальді нейронның екі жақтылықты функционалуы
Сонымен, берілген желісіне екі жақтылықты желі құрылды. Енді қазір
Градиент есептеуіне екі жақтылықты желіні қолдану градиенттің бүкіл векторын
Градиенттің есептеуіне екі жақтылықты жұмыс істеуін қолдану үшін нейрондық
1.5.2 Нейрондық желі оқытуына әсер ететін факторлар
Нейрондық желісінің есепті дұрыс шешуіне оқытуының табыстылығы тәуелді болатын
Оқытушы сұрыптау негізінде желіге қанша қабаттар мен нейрондар қажет
Бірақ, егер оқытушы сұрыптауы қарама-қайшы болса, нейрондық желісінің мөлшерін
Нейрондық желісін оқытуынан кейін оқытушы сұрыптауына кірмеген есептерді шешудің
1.5.3 Нейрондық желілерді жеңілдету
Желінің параметрлерінің және кіріс сигналдарының жиынын қысқарту бірнеше мақсаттары
а) нейрондық желісінің келешекті аппараттық іске асырылуын оңайлатуы;
ә) қолданылатын жады көлемін қысқарту және бағдарлама– нейроимитаторлардың тез
б) мәліметтер көлемінің қысқарту салдарынан мәліметтер жинау процесінің арзандатуы;
в) процесс интерпретациясы мен мәліметтер өңдеудің нәтижелерінің айқын ауызша
Нейрондық желісін оңайлату (контрастирование) желіден ең аз мәнді элементті
Әрине, көбірек күрделі оңайлату алгоритмдерін құруға болады, мысалы, бір
Келесі бөлімінде маңыздылық көрсеткіштерінің есептеу процедурасын суреттеп айтамыз.
1.5.4 Желі сигналдары мен көрсеткіштерін есептеу параметрлерінің маңыздылық көрсеткіштерін
Нейрондық желісінде координаталары xji, j=1,..,n болатын xi, i=1,..,N (есептер
Әрбір ak үшін қандай да бір ak0 мәні анықталған
Осындай процедура баяндауды қысқарту процедурасының қайта анықтауда өте үлкен
Параметрлер нольге айналып, мәліметтер сұрыптаудың орташа мәнімен ауыстырылады. Мысалы,
Маңыздылық көрсеткіштері екі кезеңімен анықталады: ең алдымен олар мәліметтердің
xp мәліметі үшін ak мен xj маңыздылықтары осылайша бағаланады:
,
,
мұндағы ( - баяндауды қысқартқандағы H өзгерісінің сызықты жуықтауда
Бүкіл есептер жинағы бойынша бағалау қандай да бір норманы
; ,
немесе модульдерінің максимумы.
,
Мысалы, оқыту кезінде, өзінің параметрлерін өзгертетін жүйені өте жиі
,
,
Туындылардың абсолютті мәндері орташаландырылады, ал өсімше қысқарту процедурасы іске
Осындай тәсілмен есептелген маңыздылық көрстекіштерін пайдалану желінің кіріс сигналдарының
Егер желіден адаптивті элементтерді алып тастамай, олардың мәндерін белгіленген
2 ЛОГИКАЛЫҚ МӨЛДІР НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕР
Желі қандай да бір есепті шешуіне оқытылған соң, оның
Бұрынырақ нейрондық желілерді оңайлатуына арналған процедуралары суреттелген болатын. Бұл
Нейрондық желісінің логикалық мөлдірлігінің фундаментальді белгілерін енгіземіз.
2.1 Логикалық мөлдір нейрондық желілердің сәулеті
Нейрондық желілердің сәулетін қарап шығып, олардың ішінен ең логикалық
Нейрожелілік сәулеттердің логикалық мөлдірліктің белгілері желінің ең қарапайым техникалық
Кез келген сәулетті нейрожелілер қабатты желілер түрінде келтірілуі мүмкін.
Сонымен, қабатты сәулетті нейрожелілері логикалық мөлдір ретінде жазып қойылған.
Біртектілікті желісінің шығыс қабатынан басқа әрбір қабаты, екі блокқа
Cурет 2.1 - Біртектілікті желі
2.2 Нейрондық желі жеңілдету ережелері
Сәулетке қойылатын талаптарды жазып қойып, желіні көбірек логикалық мөлдір
Бұл белгілерді атап өтейік:
а) желіде неғұрлым нейрондардың қабаттардың саны азырақ болса, соғұрлым
ә) желінің әрбір қабатында неғұрлым нейрондардың саны азырақ болса,
б) желінің кіріс сигналдарының саны неғұрлым азырақ болса, соғұрлым
в) бір нейронына келетін сигналдарының саны неғұрлым азырақ болса,
г) желіде синапстардың жалпы саны неғұрлым азырақ болса, соғұрлым
д) сигнал берілетін синапс нейронның біркелкісіз кірісінен логикалық мөлдір
е) қалпына келтірілетін параметрлерінің мәндерін белгіленген мәндердің ақырғы теріміне
2.3 Элементтердің бейсызықтығына қойылатын талаптар
Нейрондық желілері арқылы кез келген үзіліссіз функцияны нейрондардың кез
Бірақ нейрондық желісін екі жақтылық әдісімен оқыту үшін нейрондардың
Нейронның ең жиі қолданылатын бейсызықты функциясының біреуінің - f(A)=A/(c+|A|)
Осы кезде оқыту кезінде тікелік параметрлері нольге ұмтылады.
Нейрондық желісінен аз мәнді кіріс сигналдары және элементтерді алып
Нейронның қалпына келтірілетін с параметрін оқыту желінің қарама-қарсы қоюға
Егер осындай қайта оқыту мүмкін емес болса, онда осы
Егер нейронда бірнеше кіріс сигналдары болса, немесе нейронды сызықты
Мұнда бейсызықты функцияның қалпына келтірілетін параметрінің мәнін тізбекті азаюы
Әрине, желіні екі жақтылық әдісімен оқыту кезінде бір уақытта
2.4 Нейрондық желілерді логикалық мөлдір түрге келтіру
Сонымен, нейрондық желісін желі ұйымдастырған дағдыны оңай оқып шығатындай
Әр түрлі нейрондық желілерін мен нейрожелілік сәулеттерін логикалық мөлдірлігі
Нейрондық желісін логикалық мөлдір түрге келтіруін көбірек формалды суреттеп
а) нейрондық желіге қойылатын априорлы берілетін шектер бар (қабаттылық,
ә) нейрондық желісін оқытуынан кейін қайта оқытуын пайдаланатын оңайлату
б) ең аз сәулетті желі алынады. Желінің қалпына келтірілетін
в) нейрондық желінің құрылымының эквиваленттік өзгертулерді өткізуі. Осылай, мысалы,
Берілген желіден ең логикалық мөлдір желісін автоматты түрде алатын
2.5 Нейрондық желілердің вербализациясы
Желі логикалық мөлдір түрге келтірілген соң, ондағы дағдының вербализациясын
Вербализация пәндік облысының ұғымдарының симптом – синдромды құрылымын қалпына
Желінің кіріс сигналдары кіріс симптомдары, ал желінің бірінші қабатының
Нәтижесінде ойлап айтылған мәтінді аламыз, ол қандай да бір
3 МӘЛІМЕТТЕР ҚҰРЫЛЫМЫН ӨҢДЕУ АЛГОРИТМДЕРІН ЗЕРТТЕУ ЖӘНЕ ҚҰРУ
3.1 Мәліметтердің файлдық құрылымы
Ақпаратты сақтау үшін мәтіндік файл құрамыз (*.txt). Файл мәліметтерді
Кіріс;
Шығыс.
Кіріс мәтіндік файлының құрылымы келесідей болады:
1 саны (басқару логикалық параметрі);
оқыту мысалдарының саны;
кіріс нейрондарының саны;
шығыс нейрондарының саны;
оқыту векторлардың компонент мәліметтері.
3.1.1 Кіріс және шығыс мәліметтері
Кіріс: қандай да бір кезеңнің иена курсының мәндері.
Шығыс: келешектегі қандай да бір кезеңге анықталатын иена курсының
3.2 Программаның объектілі-бағдарланған көрінісі
Программаның объектілі-бағдарланған көрінісі 3.1 суретте көрсетілген.
Сурет 3.1 - Программаның объектілі-бағдарланған көрінуі
3.2.1 Программа жұмыс істеуінің негізгі қадамдары
- Нейрожелі класының данасы жасалады;
- нейрожелі оған кіріс сигналдарымен толтырылған өрістердің динамикалық массивін
- нейрожелі мәліметтер қайнар көзінің ішкі компонентісі арқылы өрістердің
- осы өрістерге мәтіндік файлдан кестелік мәліметтері оқылады;
- өрістер олар өңделеген мәліметтерді желінің кіріс нейрондарына, немесе
- нейрожелі мәліметтерді кіріс векторы түрінде алады;
- нейрожелі өзінің не үнсіз қабылданған не пайдаланушы көрсетілген
- нейрожелі өзінде іске асырылған қатені қайта тарату алгоритмін
- алдын ала берілген параметрлеріне сәйкес, желі циклдердің (замандардың)
- объектілер - өрістерден мәліметтерді пайдаланып, желі өзінің жұмысының
3.3 Программа сәулетін зерттеп жасау
3.3.1 Объектілі-бағдарланған жобалау
Объектілі-бағдарланған жобалау (OOD) - объектті декомпозицияны қолданатын әдіс. Объектілі-бағдарланған
Объектілі-бағдарланған жобалау құрылымдық жобалаудың дәстүрлі әдістерінен принципиалды ерекшеленеді, өйткені,
Объектілі-бағдарланған жобалау - бұл өзіңде объектілі декомпозиция процесі мен
OOD объектілі-бағдарланған декомпозицияға сілтейді;
OOD кезінде үлгілердің көріну тәсілдерінің әр алуандығы қолданылады.
Сонымен, OOD негізін келесі негізгі элементтері құрайды:
- абстракциялау - объектінің оны басқа объектілердің барлық түрлерінен
- пайдалануға шек қою - объектінің бүтін сияқты маңызды
- модульдік – тығыз байланысқан модульдерінің қатарына декомпозиция мүмкіншілігін
- иерархия - ранжирленген немесе реттелген абстракциялардың жүйесі. Иерархиялық
Сонымен қатар үш қосымша элементі:
- типтеу – бұл объектілердің класына қойылатын шегі, ол
- параллельділік - объектілердің белсенді не белсенді емес күй-жағдайында
- тұрақтылық - объектінің уақытта (осы объектті тудырған процеске
Бұдан басқа OOD-ға келесі түсініктері енгізіледі:
- мұрагерлік – типтердің иерархиясын құрастыру мүмкіндігін беретін механизм,
- полиморфизм – объектілі типімен қатты байланысқан объектінің әдістерін
Объектілі бағдарланған тәсілді қолдану кезіндегі келесі артықшылықтарды белгілеп қоюға
а) объектілі бағдарланған тәсіл объектілі және объектілі-бағдарланған программалаудың мәнерлі
ә) объектілі-бағдарланған жүйелері объектілі-бағдарланбаған эквиваленттеріне қарағанда көбірек компактті болады
б) объектілі бағдарланған тәсілді қолдану тұрақты аралық суреттеулердің негізіне
в) объектілі бағдарланған тәсіл әлемді адамша қабылдауына бағдарланған. Объектілі-бағдарланған
3.3.2 Кластар және объектілер
Объекті және класс ұғымын енгіземіз. Объекті – бұл ерекше
- күй-жағдайымен (оны сақталатын элементтері мінездейді);
- мінез-құлығымен (басқа объектілерге әсер етеді немесе өзі әсерге
- ерекшелігімен (объектінің айырмашылық қасиеттері). Объектілер арасындағы қарым-қатынастары -
Класс - бұл құрылымдардың және мінез-құлықтардың жалпылығымен байлаулы объектілердің
Класс баяндамасының интерфейстік бөлімі келесілерге бөлінеді:
- Жалпыға ортақ – берілген кластың барлық пайдаланушы-объектілері үшін
- қорғалған - анықтамалар тек берілген кластың ішкі кластарына
- ерекшелендірілген - басқа кластардың объектілері үшін жабық анықтамалары
Сонымен, объекті класс данасы болып табылады, ал класс, өз
3.2 суретте осы дипломдық жобаға қосылған кластар арасында байланысы
Класс
Метаклас
Кластар класына арналған мұрагерлік қатынасы
Мұрагерлеу типі бойынша байланысы
Қолдану типі бойынша байланысы
Мұрагерлік аталық класының құрылымының және мінез-құлығының қайталануын болжайды. Қолдану
3.3 суретте осы дипломдық жобаға енгізілген объектілер арасындағы байланысы
Басқару
Мәліметтер ағындары
3.3.3 Жүйенің программалық модульдерін жобалау
Жүйе іске асырылған программалық модульдерінің баяндамасы 3.1 кестесінде келтірілген.
3.1 кестесі - Жүйенің модульдерінің баяндалуы
Модульдің аты Модульдің баяндалуы
FileNewDlg Пайдаланушымен ақпарат алмасу диалогты терезесін қамтамасыз ететін модуль
Launet Нейрожелінің сәулеті іске асырылған модуль
LaunetDoc Нейрожелінің сәулетінің баяндалуы келтірілген модуль
LaunetView Нейрожелінің визуалды көрсетілуін іске асыратын модуль
MainFrm Программаның негізгі модулі, ол қалған модульдердің басқаруын және
Forecast Нейрожелінің сәулетінің негізінде болжауды іске асыратын модуль
Fore Нейрожелінің сәулетінің негізінде болжауды іске асыратын диалогты шақыратын
3.1 кестесінің жалғасы
Модульдің аты Модульдің баяндалуы
SetNetParams Нейрожелінің параметрлерін (қабаттарының, нейрондарының санын, нейрондық желінің түрін)
ShowNetData Нейрондық желінің түрін көрсететін модуль
NBazaUnit Нейрондық желінің барлық кластары суреттелген
NTypeUnit NBazaUnit модулінде қолданылатын барлық туынды үлгілері үшін жауап
NTeschowUnit Финанстық деңгейдің мәліметтерін шығаратын модуль
NFieldUnit Нейроөрісі нормалау процесінің өтуіне жауап береді
3.3.4 Программалық модульдерде қолданылатын кластарды баяндау
Кластардың баяндауы 3.2 кестесінде келтірілген.
3.2 кестесі - Кластардың баяндауы
Аты Баяндауы
Cobject MFC Library (Microsoft Foundation Class – Microsoft-тың негізгі
CCmdTarget MFC кітапханасының хабар алмасу сәулетінің негізгі класы. Хабарлар
CWinThread
Қосымшаның ішінде ағынның орындалуын қамтамасыз ететін объект. Орындалудың негізгі
CDocument Пайдаланушыға арналған құжаттар класының негізгі функционалдық арналуын қамтамасыз
3.2 кестесінің жалғасы
Аты Баяндауы
CDocTemplate Құжаттардың шаблондарының негізгі функционалдық арналуын анықтайтын абстрактілі негізгі
- Құжаттың класы, ол CDocument класының туындысы болады;
- көріністің класы, ол алдыңда көрсетілген құжаттың класының мәліметтерін
- көріністі сақтайтын терезенің фреймдік класы. SDI (Single Document
CLaunetDoc Нейрондық желінің баяндамасы келтірілген класс. Осы класс CDocument
Neuron Құрылатын желіні іске асыратын класс. Осы класс CLaunetDoc
Pattern Нейрондық желінің сұлбасы келтірілген класс. Осы класс CLaunetDoc
CWnd Бұл класс Windows CE үшін MFC-тағы барлық терезелер
CFrameWnd Бұл класс терезені басқаратын мүшелерімен Windows-тың бірінің үстіне
CMainFrame Программаның негізгі терезесі іске асырылған класс. Осы класс
3.2 кестесінің жалғасы
Аты Баяндауы
Connection Қатенің қайта тарату алгоритмімен сәйкес құрылатын желінің
Cdialog Экранда пайдаланушымен ақпарат алмасудың диалогты терезелерді көрсетудің негізгі
CAboutDialog About диалогты терезесін басқаратын класы. Бұл терезе программа
CCommonDialog Windows-тың жалпы диалогты терезелерінің функционалдығын инкапсуляциялайтын кластарының негізгі
CFileDialog Windows-тың жалпы файлдық диалогты терезелерді икапсуляциялайтын класс. Жалпы
CFileNewDlg Пайдаланушымен ақпарат алмасудың файлдық диалогты терезелерін қамтамасыз етеін
CSetNetParams Нейрондық желісінің сәулетінің параметрлерін орнатуын іске асыратын диалогты
CForecast Neuron класы негізінде іске асырылған нейрондық желінің құрылымы
CScrollView Бұл мүмкіндіктерін жылжытып қарауға болатын CView. Бұл класс
- Көру аумағының өлшемін, терезені және
3.2 кестесінің жалғасы
Аты Баяндауы
Cfore Нейрондық желісінің оқытуын іске асыратын диалогты терезесін қамтамасыз
CFindReplaceDialog Программада Find/Replace (Іздеу/Ауыстыру) стандартты тізбегінің диалогты терезелерін орындайтын
CFontDialog Программаға шрифт таңдау диалогты терезесін қосу мүмкіндігін беретін
Cview Көріністің пайдаланушы анықтайтын кластарының негізгі функционалдық мүмкіндіктерін қамтамасыз
CCtrlView Құжат-көрініс сәулетін Windows 95 мен 3.51 версиялы Windows
- жылжыту сызғышының хабарларына сәйкес автоматты түрде жылжыту.
- клавиатурадан, жылжымайтын тышқаннан немесе IntelliMouse дөңгелегінің хабарларына сәйкес
CLaunetView Нейрондық желісінің визуалды көрінуін іске асыратын класс. Осы
CShowNetData Нейрондық желісінің ақпаратын көрсететін класс. Осы класс CScrollView
3.2 кестесінің жалғасы
Аты Баяндауы
Cbutton Бұл класс Windsows басқару элементтерінің – батырмаларының функционалдық
CComboBox Бұл класс Windows-тың қалқып түсетін тізімінің функционалдық арналуын
Cedit Бұл класс Windows-тың өзгерісті басқаратын элементтің функционалдық арналуын
CListBox Бұл класс Windows-тың тізімді басқаратын элементтің функционалдық арналуын
CListCtrl Тізімді көрсету басқару элементінің функционалдық арналуын инкапсуляциялайтын класс.
CRichEditCtrl Бұл класс кеңейтілген өзгерістер енгізу мүмкіншілігі бар басқару
CScrollBar Бұл класс Windows-тың жылжыту басқару элементінің функционалдық арналуын
3.2 кестесінің жалғасы
Аты Баяндауы
етеді. Жылжыту басқару элементін екі қадам арқылы құруға болады:
Cstatic Бұл класс Windows-тың статикалық басқару элементінің функционалдық арналуын
CToolBarCtrl Бұл класс Windows-тың аспаптар панелінің басқару элементінің функционалдық
CLaunetApp Нейрондық желісінің сәулеті іске асырылған класс. Осы класс
Сурет 3.2 - Кластар диаграммасы
Сурет 3.3 – Объектілер диаграммасы
4 ПРОГРАММАНЫҢ СИПАТТАМАСЫ
4.1 Жалпы мәліметтер
Launet программасы әртүрлі табиғатты финанстық көрсеткіштерін болжауы үшін арналған.
4.2 Функционалдық арналуы
Программа нейрожелілік әдістерінің негізінде бейсызықты болжауларды жасауы үшін арналады.
4.3 Логикалық құрылымның баяндалуы
Программа объектілі-бағдарланған тәсілі негізінде іске асырылған, құрылымының негізінде Құжат-Көрініс
4.4 Қолданылатын техникалық құралдар
Программа Microsoft Visual C++ компонентасының қолданылуымен, 4.20 версиялы MFC
4.5 Шақыру және жүктеу
Программа әдеттегі Windows қосымшасы сияқты командалық жолынан немесе орнатылған
4.6 Кіріс мәліметтері
Кіріс мәліметтері ретінде форматталған ASCII файлы болып табылады, онда
4.7 Шығыс мәліметтері
Шығыс мәліметтері ретінде нейрондық желісімен есептелген қазіргі сәттегі уақыт
4.8 Программаның хабарлары
4.8.1 Программаның менюі
Программаның менюі келесі бөлімдерінен құрылады: “File”, “Edit”, “View”, “Help”.
“File” бөлімі келесі ішкі бөлімдерінен құрылады:
- “New” – осы бөлімді таңдап, жаңа жоба құруға
- “Open” - осы бөлімді таңдап, бар конфигурациялық файлды
- “Save” - осы бөлімді таңдап, конфигурациялық файлды сақтауға
- “Save As” - осы бөлімді таңдап, конфигурациялық файлды
- “Print” – осы бөлімді таңдап, принтерға баспаға жіберуге
- “Print View” – осы бөлімді таңдап, баспаға жіберу
- “Print Setup” – осы бөлім баспаға жіберу алдында
- “Recent File” – осы бөлім өшірілген файлды көрсетеді;
- “Exit” – осы бөлім программадан шығу үшін қолданылады.
“Edit” бөлімі келесі ішкі бөлімдерінен құрылады:
- “Undo” – осы бөлімді таңдап, жасаған әрекетті болдырмауға
- “Cut” – осы бөлімді таңдап, блокты буферға жылжытуға
- “Copy” - осы бөлімді таңдап, блокты буферға көшіруге
- “Paste” - осы бөлімді таңдап, блокты буфердан қоюға
“View” бөлімі келесі ішкі бөлімдерінен құрылады:
- “Toolbar” – осы бөлімді таңдап, аспаптар панелінің көріну/көрінбеу
- “Status Bar” - осы бөлімді таңдап, күй жолының
“Help” меню бөлімі “About launet” деген ішкі бөлімінен құрылады
4.8.2 Программаның құжаттарымен жұмыс істеудің жалпы принциптері
Программамен жұмыс істеуі кезінде барлық әрекеттерді негізгі аспаптар панелі
Программаның аспаптар панелінің негізгі батырмалары 4.1 кестесінде келтіріген.
4.1 кестесі – Программаның негізгі аспаптар панелінің батырмалары
Батырма суреті Баяндауы
Жаңа жобаны құру немесе конфигурациялық файлын ашу
Желінің параметрлерін орнату
Желінің оқыту параметрлерін орнату
Желіні оқытуға жіберу
Желінің оқытуын тоқтату
Желінің оқытуын қайтадан бастау
Желі жасаған болжаулық мәндерін шығаратын диалогты шақыру
Желінің моделінің көрінісін үлкейту
Желінің моделінің көрінісін кішірейту
4.8.3 Диалогтық терезелері
Программамен жұмыс істеуді бастағанда ең алдымен конфигурациялық файлын ашу
Сурет 4.1 - Желінің параметрлерін орнатудың диалогты терезесі
Желінің параметрлерін орнатқаннан кейін оқыту параметрлерін орнату керек. Ол
Сурет 4.2 - Желіні оқыту параметрлерін орнату диалогты терезесі
4.8.4 Хабарлар
Программамен жұмыс істегенде әр түрлі хабарлары шығуы мүмкін.
Конфигурациялық файл ашылмаған болса, оқыту сұрыптауының берілмегендігі туралы хабар
Сурет 4.3 - Оқыту сұрыптауы берілмеген деген хабары
Желінің параметрлерін орнату диалогты терезесінде сәйкес келмейтін параметрлерді енгізгенде,
Сурет 4.4 - Конфигурациялық сәйкеспеушілігі туралы хабары
Желінің параметрлерін бермей, оны оқытуға жіберген кезде желі оқытуға
Сурет 4.5 - Желі дайын еместігі туралы хабар
Пайдаланушы желінің оқыту процесін бастамаса, оны жалғастыру мүмкіндігінің жоқтығы
Сурет 4.6 - Оқытуды жалғастырудың мүмкіндігі жоқтығы туралы хабар
Желінің конфигурациясын бермей, оқытуды жүргізбей “Прогноз” батырмасын басқан кезде
Сурет 4.7 - Желі дайын еместігі туралы хабар
Желінің параметрлерін дұрыс емес бергенде, оның конфигурациясын тексеру керек
Сурет 4.8 - Желінің конфигурациясын тексеру туралы хабар
5 ПРОГРАММАЛАУШЫНЫҢ АНЫҚТАМАСЫ
5.1 Жалпы мәліметтер
Программа өңделетін финанстық индексінің келешек мағыналарын болжауы үшін арналады.
5.2 Программаның құрылымы
Программа мәліметтерді жеңіл өңдеу және де нейрондық желісін құру
5.3 Программаның күйін келтіру
Программаның табысты жүктелуі үшін C:\Windows\System папкасында mfc42.dll мен
5.4 Программаны тексеру
Программа MS Visual Studio ортасында жазылғандықтан, оның тексеруін және
5.5 Қосымша мүмкіндіктері
Программаны нейрондық желілерінің қолданылуы пайдалы бола алатын басқа пәндік
5.6 Программалаушыға хабар
Программа құрылуы бойынша ең конструктивті қосымшасы Connection базалық класының
5.6 Оператордың анықтамасы
5.6.1 Программаның арналуы
Launet программасы предиктор болып табылады да қандай да бір
5.6.2 Программа орындалу шарттары
Программа Intel Pentium жанұялы процессорларының базасында, Windows (95, 98,
5.6.3 Программаның орындалуы
Launet.exe орындалатын файлын жүктеу алдында ASCII-файлын ашу қажет. Ол
5.6.4 Операторға хабар
Аспаптар панелі кезеңді қолданудың уақытша тізбегінде орналасқан батырмалардан құрылады.
6 КЕШЕНДІ ЕНДІРУДІҢ ЭКОНОМИКАЛЫҚ ТИІМДІЛІГІН ЕСЕПТЕУ
6.1 Программалық кешен зерттеп жасау қажеттілігін негіздеу
Кез келген нарықтық финанстық механизмдері капиталдар мен активтерді келешектегі
Демек, анықталмағандық тәуекелін баяндау мен есептеу проблемасына өшпейтін қызығушылығын
Олардың біріншісі - таза ғылыми. Классикалық тұрғысынан қарағанда тәуекелдің
Екінші себебі - таза прагматикалық. Осында тәуекелдің дәрежесін ойдағыдай
Дипломда келтірілген нәтижелердің негізінде жазылған программа ақпараттың ағындарын өңдеуге
Программаны зерттеп жасау әдетте арзандау түседі, ал алынатын өнім
Программалық өнімді ендіруге кететін уақыт шығындары көп емес, шамамен,
6.2 Программалық қамтама ендірудің экономикалық тиімділігін есептеу
6.2.1 Жүйе зерттеп жасау мен ендіру шығындарын есептеу
Программалық қамтама жасауға арналған негізгі параметрлер
1-кесте
Кезең Жұмыс этабы Жұмыс мазмұны Шығын түрі
Техникалық тапсырма
Эскиздік проект
Техникалық проект
Жұмыс жобасы
Программа жасауға негіздеме
Техникалық тапсырманы бекіту
Эскизді проектті жасау
Эскизді проектті
бекіту
Техникалық проектті жасау
Техникалық проектті бекіту
Программа жасау
Программа-лық құжаттаманы жасау Есептін қойылуы. Материялдарды жинау. Ғылыми-зерттеу жұмыстары.
Программаға қойылатын талапты анықтау. Этаптар мен уақытты анықтау. Программалау
Алдын-ала кіріс пен шығыс структурасын анықтау. Есепті шешудің методтарын
Түсініктеме жазбаны жазу. Эскизді проектті бекіту.
Кіріс пен шығыс структурасын айқындау. Есепті шешуге алгоритм жасау.
Программаны жасау мен енгізуге арналған жұмыстар.
Техникалық проектті бекіту.
Программалау мен программаны отладка жасау
ГОСТ 19.101-77 құжаттарына сәйкес
Теориялық зерттеуге және есептеулерге кететін шыңындар.
Технико-экономикалық негізде жасауға кететін шығындар
Теориялық зерттеуге және есептеулерге кететін шыңындар.
Жұмыс құжаттамаларына кететін шығындар.
Ғылыми-техникалық әдебиеттерге кететін шығындар. Жобалауға кететін шығындар.
Тақырып бойынша құжаттамалық жұмыстарға кететін шығын.
Программалау мен программаны отладка жасауға кететін шығын
Программалық құжаттаманы жасауға кететін шығын
Кезең
Жұмыс этабы Жұмыс мазмұны
Шығын түрі
Енгізу Программа-ны сынақтау
Программа-ны дайындау мен өткізу Сынақтау түрлері. Бірнеше сынақтау түрлерін
Программаны өткізу туралы актты дайындау. Алгоритмдер мен оған қатысты
Машиналық уақытқа кететін шығын
6.2.2 Жалақыға шығынды шығаруға арналған есептер
Жалақыға шығынды шығаруға арналған есептер программалық қамтаманы жасаған ұйымның
Сз = Кз х Т
Кз – орташа тарифтік ставка;
Т – еңбек сыйымдылығы;
Кз = ФЗП / (Н х ФРБ)
ФЗП – ұйымның жалақы фонды;
Н – ұйымның ортышы қызметкерлер саны;
ФРБ – жұмыс уақытының фонды;
ФЗП = ЗП х Н х М
ЗП – қызметкердің жалақысы;
Н – қызметкерлер саны;
М – жылдағы айлар саны;
Сонымен бізге белгілі мәліметтер бойынша есептеуге кірісеміз:
ФЗП1 = 11000 х 1 х 12 =
ФЗП2 = ФЗП1 х 20% = 132000 х 0,02
ЧЗП =ФЗП1 – ФЗП2 = 132000 - 26400 =
Оның ішінде жеке табыс салығы:
тс = ( ЗП х 12 х 1
З = 11000 х 1 х 12 х 0,05
Зейнеткерлік қорға:
З = 11000 х 1 х 12 х 0,1=
ТЗ = 105600 – 6600 – 13200
Келесі қадамда, қызметкердің орташа тарифтік ставкасын есептейміз:
Кз = 132/ (1 х 230) = 0,57
Еңбек сыйымдылығы Т бекітілген уақыт нормалар бойынша есептеледі. Программалық
ПҚ-ның шартты мыңдық машиналық команданың көлемі;
ПҚ-ның күрделілік деңгейі;
ПҚ-ның жаңалық деңгейі;
типтік программалар мен стандартты модульдердің қолданылу деңгейіне байланысты;
Программалық қамтаманың көлемі ПҚ-ның аналогтар каталогына сәйкес структуралық аналогия
2-кесте
ПҚ-ның аты Жаңалық деңгейі Қолдану коэффициенті Күрделілік деңгейі Каталог
Код Ерекшеліктері Кн
ИЖТС ПАҚ А 1) жаңа емес ОЖ
2) жаңа емес ЭЕМ 1 0,9 1 Функ-ционал-дық бағыт
ПҚ-ның сипаттамасы Күрделілік деңгейі
1. ПҚ-ның басқа бір операциялақ ортада өызмет жасауы
2. Күрделі структурада іздеу мен сақтауды ұйымдастыру
3. Интерактивті қолданыс
4. ПҚ-ның бірнеше ерекше сипаттамасы (3-тен көп):
- интерактивті режимде жұмыс істеуі;
- көпмашиналық комплекс;
- оптимизациялық есептер;
- жоғарғы деңгейлі интерфейс; 0,08
0,07
0,06
0,26
Барлығы 0,47
Программалық қамтаманың негізгі функциялары
3-кесте
Функция аты Каталог байынша функция номері Функция көлемі
Функция каталогы бойынша Дәлдетәлген
Ақпаратты енгізуді ұйымдастыру
Бақылау, алдын-ала өңдеу мен ақпаратты енгізу
Кіріс тілді машиналық командаға алмастыру
Ақпараттың кіріс-шығысын интерактивті режимде ұйымдастыру
Дерекқор структурасын генерациялау
Дерекқорды ұйымдстыру
Ақпараттармен жұмыс істеу
Дерекқорда әздеуді ұйымдастыру
Файлдарға қызмет көрсету
Файлдарды өңдеу
ПҚ-ның мониторы
Системаның мониторы
Интерактивті режимде қолданбалы программаларды отладкалау
Нәтижені графикалық түрде шығару 101
102
106
109
201
203
207
208
304
305
501
502
602
707 600
1810
11250
1085
11200
6260
26300
17270
2950
3670
4610
14530
10180
2030 600
1000
1000
100
1000
1500
2000
1500
500
600
1000
2000
1000
100
Жалпы ПҚ-ның дәлдетілген көлемі 13900
ПҚ-ны жасауғы еңбек шығыны 1730
Жалпы еңбек сыйымдылығы Т0=(0,47 х 1730) 813
ПҚ жасауда әрбір стадияға еңбек сыйымдылығы келесі формулалар бойынша
Т1 = L1 x KH x T0 = 0.12
Т2 = L2 x KH x T0 = 0.08
Т3 = L3 x KH x T0 = 0.14
Т4 = L4xKHxKTxT0 = 0.53 x 0.9 x 813
Т5 = L5 x KH x T0 = 0.13
Мұнда Lі – еңбек сыйымдылықтың әр кезеңге арналған салмағы,
KH – жаңалық деңгейді ескеретін коэффициент;
KT – типтік программалар мен стандартты модульдердің қолданылу деңгейін
4-кесте
ПҚ-ның сипаттамасы Кезеңдер
ТТ ЭП ТП ЖЖ ЕН Барлығы
1. Еңбек сыйымдылықтың әр кезеңге арналған салмағы
2. Еңбек сыйымдылық
3. Кезеңге байланысты қызметкерлер саны
4. Реализация уақыты 0,12
97
1
0,05 0,08
65
1
0,04 0,14
113
1
0,05 0,53
387
1
0,22 0,13
105
1
0,06
767
0,42
Сонымен жалақыға шығынды шығаруға арналған формула бойынша:
Сз = 767 х 0,42= 322.14
6.2.3 Материалдарға жұмсалатын шығындар
Шығынның бұл түріне магниттік дискілер, баспа парақтары мен тағы
дискке жылдық норма 10 дана болып саналады, яғни
10 х 70 = 700 теңге;
баспа парақтарының күн сайынғы нормасы 10 дана. Ал ПҚ-ны
Картриджге кететін шығын 13 мың теңге жылына.
Сонымен материалдарға кететін шығын 14,9 мың теңгені құрады.
6.2.4 Ғылыми зерттеу жұмыстарына қажет арнайы аппараттарға кететін шығындар
Шығынның бұл түріне техникалық және программалық қамтамаға тікелей қатысы
Техникалық орта:
Pentium IV 2400/40Gb/256Mb/Modem/Display/k+m+p компьютерін сатып алу және орнату –
Принтер – 30 мың теңге;
ПК-ге амортизация нормасын 12,5% деп орнатқанда жылғы амортизация шығыны:
А0=0,125 х 80000 + 0,125 х 30000 = 13750
Сонымен техникалық ортаға кететін шығын:
Стех = 80000 + 30000 + 13750 = 123750
Программалық орта:
Windows XP Home Edition операциялық жүйесін орнату – 11,4
Сонымен программалық ортаға кететін шығын:
Спрог = 11400 теңге
Ғылыми зерттеу жұмыстарына кететін шығын:
С = 123750 + 11400 = 135150 теңге
6.2.5 Басқа шығындар
Машиналық уақытқа кететін шығын келесі формула бойынша есептеледі:
См = Км х Зм = 40 х 770
Материалдарды табу мен дайындау:
арнайы әдебиетке кеткен қаржы – 1200 теңге;
басқа қосымша әдебиеттерге кеткен қаржы – 800 теңге;
Басқа шығындар бөліміндегі барлық шығын:
Сб = 30800 + 2000 = 32800 теңге;
ПҚ-ны жасауға кететін барлық шығындар
5-кесте
Шығын түрі Шығын
(мың теңге)
Жалақы
Әлеуметтік салық
Материалдар
Ғылыми зерттеу жұмыстары
Басқа шығындар 322
26,400
14,9
135,15
32,8
Барлығы 530,85
6.3 Программалық қамтаманы енгізуінің тиімділігін есептеу
6.3.1 Енгізуге дейін шығынды есептеу
Көппараметрлі модель құру жүйесі бір мезгілде ұйымның басқарушыдан басқа
заказды қабылдау;
заказды өңдеу;
хаттарды өңдеу;
электронды хат жіберу;
Осы барлық жұмыстарды атқаруға кететін шығынды келесі формула бойынша
Здв = Фзп + Здоп
Фзп –қызметкерлердің жылғы жалақы фонды;
Здоп – қосымша шығындар (кеңселік шығындар);
Фзп = Зп х 12 х 1 + Осн
Зп – жалақы;
12 – жылдағы айлар саны;
1– қызметкерлер саны;
Осн - әлеуметтік салық;
Сонымен:
Фзп = 11х 12 х 1+ 26400 = 158
6.3.2 Көппараметрлі модель құру жүйесін енгізуден кейін
Зпв = Смв + Сп + Фзп + Осн
Смв – машиналық уақытқа кететін шығын;
Сп – баспаға кететін шығын;
Фзп – қызметкерлердің жылғы жалақы фонды;
Машиналық уақытқа кететін шығын келесі формула бойынша есептеледі:
Смв = Км х 12 х См
Км – айлық машиналық уақытты қолдану мөлшері;
См – машиналық уақыт бағасы;
Смв = 50 х 12 х 40 = 24
Баспаға кететін шығын келесі формула бойынша анықталады:
Сп = Вп х Кэ х См
Вп – бір экземплярға кететін уақыт;
Кэ – жылғы экземплярлар саны;
Сп = 0,01 х 2300 х (0,01 х 2300)
Сонымен көппараметрлі модель құру жүйесін енгізуден кейін шығын:
Зпв = 24 + 21 + 322 + 26=
6.3.3. Жүйенің өтеу мерзімі
Жүйенің өтеу мерзімі келесі формула бойынша есептеледі:
Т = С / Э
С – ПҚ-ны жасау мен енгізуге кеткен шығын;
Э – енгізуден кейін шығын экономиясы;
Т = 530,85 / 393 = 1,3 (жыл)
6.3.4 Жылдық экономикалық эффект
Жылдық экономикалық эффект келесі формула бойынша есептеледі:
ЭФ = Э – Ен х С
Ен – капитал қойылымның нормативті тиімділік коэффициенті (0,32);
ЭФ = 393– 0,32 х 530,85 = 223
Сонымен жасалынған программалық қамтаманың экономикалық тиімділігін дәлелдеу үшін келесі
Т
Жасанды интеллектуалды эмоцияны тану жүйелері
Жасанды интеллект және нейрондық желілер
Нейрондық желілерге кіріспе
Есептерді нейрондық желілерімен баяндау
Импульстік толқындарды талдау
Жасанды нейрондық желілер
Жасанды интеллект желілерін салыстыру
БЕЙНЕЛЕРДІ ТАНУ ПРИНЦИПТЕРІ
Графиканы танудың кейбір әдістері
Машиналық оқыту алгоритмдері