403　ニューラルパターン照合プログラム

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。

サンプルデータ・A ～実数の場合

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。

設定画面・A ～実数の場合

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。

出力結果・A ～実数の場合

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。

参考

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。

サンプルデータ・B ～０・１データの場合

設定画面・B ～０・１データの場合

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。