Feature-Highlights

Nicht lineare Verfahren

Wählen Sie Mehrschicht-Perzeptron (MLP) oder radiale Basisfunktion (RBF) aus. In beiden Fällen werden modernste Architekturen verwendet — Daten werden nur von den Eingabeknoten über die verborgene Knotenschicht zu den Ausgabeknoten verschoben.

Netzvisualisierung

Informationen zum neuronalen Netz werden visuell dargestellt, einschließlich abhängiger Variablen, der Anzahl von Eingabe- und Ausgabeeinheiten, der Anzahl verborgener Schichten und Einheiten sowie Aktivierungsfunktionen.

Graphische Darstellung

Sie können wählen, ob die Ergebnisse in Tabellen oder Graphen angezeigt werden sollen. Speichern Sie optionale temporäre Variablen im aktiven Dataset. Exportieren Sie Modelle im XML-Dateiformat zur Bewertung zukünftiger Daten.

Steuerung des Prozesses

Geben Sie die abhängigen Variablen an, z. B. metrisch, kategorisch oder eine Kombination von beiden. Nehmen Sie Anpassungen an jedem Verfahren vor, indem Sie die Partitionierung des Dataset, die zu verwendende Architektur und die geeigneten Rechenressourcen für die Analyse festlegen.

Kombination mit anderen Verfahren

Bestätigen Sie die Ergebnisse aus dem neuronalen Netz mithilfe traditioneller statistischer Verfahren. Profitieren Sie in verschiedenen Bereichen von eindeutigeren Erkenntnissen, z. B. Marktforschung, Datenbankmarketing, Finanzanalysen, Betriebsanalysen und Gesundheitswesen.

Technische Details

Softwarevoraussetzungen

Für IBM SPSS Neural Networks ist eine gültige IBM SPSS Statistics-Basislizenz erforderlich.

  • Voraussetzung: IBM SPSS Statistics

Hardwarevoraussetzungen

  • Prozessor: mindestens 2 GHz
  • Anzeige: mindestens 1024 x 768
  • Hauptspeicher: 4 GB RAM erforderlich, mindestens 8 GB RAM empfohlen
  • Festplattenspeicher: mindestens 2 GB

Funktionsweise sehen

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