STATISTICA Neural Networks

Нейронные сети STATISTICA Neural Networks - единственный в мире программный продукт для нейросетевых исследований, полностью переведенный на русский язык. (см. Техническое описание)

Методы нейронных сетей получают все большее распространение в самых различных областях.

Промышленность

• Управление процессами (в частности, мониторинг процессов производства с непрерывным регулированием управляющих параметров). Пример.

• Классификация образцов топлива (сегментация сортов топлива на основе анализа их спектров). Пример.

• Техническая диагностика (по вибрации и шуму на ранней стадии определять неисправности в механизме и проводить превентивный ремонт).

• Системы управления двигателями (оценка уровня потребления топлива с помощью сенсорных данных и управление им).

• Системы детекторов с переключением в реальном времени в физике. Нейронные сети устойчивы к шуму и допускают использование робастных шаблонов в физических данных с большим статистическим шумом.

Маркетинг

• Прогнозирование цен на золото (на основе информации о ценах на золото необходимо построить прогноз на 15 днй вперед), пример

• Прогнозирование цен на сырье (прогнозирование оптовых цен на нефть в  регионах РФ, пример; прогнозирование биржевых цен на алюминий, пример.)

• Торговля путем прямой рассылки (по сведениям из базы данных выявить клиентов, которые скорее всего откликнутся на почтовую рекламу).

Финансы

• Оценка кредитоспособности (классическая задача - по анкетным данным определить, надежен ли данный заемщик). Пример.

• Прогнозирование финансовых временных рядов (компания LBS Capital Management объявила о значительных успехах в финансовых операциях, достигнутых за счет прогнозирования цен акций с помощью многослойных персептронов).

Геологоразведка

• Повышение эффективности процесса добычи полезных ископаемых (выделение значимых факторов, влияющих на показатели эффективности добычи). Пример.

Другие отрасли

• Оптическое распознавание символов, включая распознавание подписи (например, система идентификации подписи, учитывающая не только окончательный ее рисунок, но и скорость движения пера на различных участках, что значительно затрудняет подделку чужой подписи). Пример.

• Обработка изображений (например, система сканирует видеоизображения станций метро и определяет, насколько станция заполнена людьми, причем работа системы не зависит от условий освещенности и движения поездов). Пример.

• Прогнозирование хаотических временных рядов (целый ряд исследований продемонстрировал хорошие способности нейронных сетей к прогнозированию хаотических временных данных).

• Медицинская диагностика (например, прогнозирование эпилептических припадков, определение размеров опухоли простаты).

• Синтез речи (знаменитая экспериментальная система Nettalk, способная произносить фонемы из написанного текста).

• Лингвистический анализ (пример: сеть с неконтролируемым обучением используется для идентификации ключевых фраз и слов в языках туземцев Южной Америки).

Модельные задачи

• Решение задачи общей нелинейной регрессии в системе STATISTICA Neural Networks

• Аппроксимация многомерных функций

• Разбиение на кластеры

Подробное обсуждение теоретических аспектов вопроса о том, когда применение нейронных сетей должно быть успешным, можно найти, например, в нашем электронном учебнике по статистике.