ニューラルパターン照合プログラムは、ニューラルネットによるパターン照合をするときに使用します。
予め、次のように学習データと照合データの両方を用意します。
このプログラムは、実数データでも0・1データ(ダミー変数)でも実行できます。次のデータは実数データの例です。
アドイン接続後、メニューから「ニューラル照合」をクリックすると、次のように設定画面が表示されます。
学習データ範囲:
上のサンプルデータでは、青色の部分をマウスでドラッグして、範囲選択をします。
データの範囲は、標準版(403A)は20行 × 20列以内です。
拡張版(403B)は400行 × 40列以内です。
処理の種類:
競合学習と照合とを同時に行う場合は、右側の「競合学習と照合」をクリックして選択します。
データの種類:
データが0・1の2値か、実数か、該当するものをマウスでクリックして選択します。
照合データ範囲:
「競合学習と照合」を選択した場合にのみ、範囲選択をできるようになります。
上のサンプルデータでは、黄色の部分をマウスでドラッグして、範囲選択をします。
データの範囲は、標準版(403a)は20行 × 20列以内です。
拡張版(403b)は400行 × 40列以内です。
初期の学習率:
必要に応じて、100までの数値を入力します。単位はパーセント(%)です。
打切りの回数:
必要に応じて、100000までの数値を入力します。
中間出力:
中間出力を行う場合は、チェックを入れます。
チェックを入れると出力先を選択できるようになります。
出力を開始したいセル1か所をマウスでクリックして選択します。
なお予測値の出力は、このデータの場合であればデータの最も右端の列(E列)の次の列(F列)に自動的に出力さるので、その次の列(G列)に中間出力が自動的に表示されます。
設定が済んだら、「開始」ボタンをクリックします。
「中止」ボタンをクリックすると、操作を中止します。
なお中間出力にチェックを入れると、次のように表示されます。
この処理のポイントは、競合層ニューロンの近傍の結合係数を計算し、パターンを確定することです。
照合データに対する結合係数を計算し、競合学習したニューロンのパターンから、照合データのパターンを確定します。
なお、結合係数の初期設定には乱数を用いて設定しています。
このニューラル照合は、2次元の競合層配列を使用しています。
そして、近傍結合係数を毎回計算し、これをもとに荷重係数を毎回更新しています。
分析用データ(サンプルデータ)は0・1データなので、「データの種類」では、「2値(0,1)」を選択しています。
動作環境 |
日本語版Windows用 日本語版Microsoft Excel2003以降(推奨)が快適に動作するパソコン。 |
アドイン接続方法・ ソフトウェア使用許諾 |
※Excel2016・2019も右側の「Excel2007・2010・2013用」をお選びください |
マクロが実行できないときにご確認ください |
https://faq.mypage.otsuka-shokai.co.jp/app/answers/detail/a_id/314030
当商品のような、インターネットからダウンロードしたExcelのファイルについて、マクロが実行できない仕様になっているようです。 マクロを有効化する方法が記されています。お試しください。 |
※カスタマイズは対応不可となりました(2019年1月)