В данной работе представляется реализация 2 версии нейроимитатора NEVS для среды Windows. Программа написана в системе программирования Delphi. Нейроимитатор NEVS реализует функции конструирования, разработки учебника и обучения нейросети и интерпретации результатов.
        Нейроимитатор - специальная программа для создания, обучения и тестирования нейросетей. Нейросети - особые структуры данных, реализующие алгоритмы, эмулирующие упрощенную модель нервной системы. Как и мозг, они состоят из множества нейронов, связанных между собой синапсами. На вход сети поступает некоторое количество входных сигналов, на выходе снимается набор выходных. Поскольку сеть не может правильно работать, не научившись решать поставленные перед ней задачи, должен существовать «учебник» - набор примеров с входными сигналами и требуемыми для них правильными выходными [1-3]. При построении сети используется слоистая структура - определяется количество слоев и количество нейронов в каждом слое. Интерпретатор позволяет назначить каждому входу и выходу сети комментирующий его текст, способ ввода (вывода) - число или выбор из предлагаемого списка строк, интервалы значений вводимых чисел и соответствующее каждому выбору число. Учебник позволяет в удобной форме вводить предлагаемые сети примеры, а также тестировать сеть на решение нестандартных задач.
        Тестирование разработанного нейроимитатора выполнялось на известной задаче [2] предсказания результатов выборов президента США (не России, так как сети нужны примеры для обучения, а 2-3 примера не являются достаточными). Сети были предъявлены для обучения результаты всех президентских выборов США, кроме 3х последних (Буша и 2 раза Клинтона). Примерно за 15 секунд она выучила все примеры, описание нынешней политической ситуации (12 ответов Да/Нет/Не знаю) заняло примерно 1 минуту, вычисление результата - доли секунды. В итоге "правящая партия победит" с уверенностью 96%.
        Результаты тестирования показывают пригодность программы в качестве учебно-методического пособия и для решения различных простых прикладных задач классификации.

Литература:

1. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.1990
2. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Наука, 1996
3. Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов 5 Всероссийского семинара, 3-5 октября 1997г. Красноярск: КГТУ, 1997