NN-Tool
Kurzbeschreibung
NN-Tool ist ein Instrument zur
Erstellung von Datenmodellen auf der Basis neuronaler Netze. Die
Software ist auf Anwendungen im Bereich der Prozessindustrie und insbesondere
der chemischen Industrie zugeschnitten. NN-Tool wird u.a. bei Bayer, BASF,
Henkel und Merck für eine Vielzahl neuronaler Netzanwendungen eingesetzt.
NN-Tool setzt Maßstäbe bei den folgenden Anforderungen:
- Effizienz
der Modellerstellung, durch extrem schnelle
Algorithmen, optimale Datennutzung, automatische Modelloptimierung und
klar strukturierte (graphische) Benutzerführung.
- Modellgenauigkeit,
durch automatische Netzstrukturoptimierung, d.h. NN-Tool bestimmt
selbstständig das optimale neuronale Netz.
- Maßgeschneiderte
Anwendungssysteme. Schließlich wollen Sie ja mit den neuronalen Netzen
auch etwas anfangen.
Ansprechpartner:
Prof. Dr. Frank Bärmann
Bergiusstrasse 14
40589 Düsseldorf
Tel.: (0211) 7489973
Email: info@baermann.de
Eigenschaften:
NN-Tool ist ein Instrument zur Optimierung,
Vorhersage und Simulation für eine Vielzahl von Anwendungen,
insbesondere in der chemischen Industrie. NN-Tool basiert auf neuronalen
Netzen und ist speziell auf Anwendungen im Bereich der Prozessindustrie bzw.
der chemischen Industrie zugeschnitten. Hauptanwendungsbereiche:
- Rezepturoptimierung
- Prozessmodellierung
NN-Tool ermöglicht eine beträchtliche Zeit- und Kostenreduktion
bei der Entwicklung neuer Rezepturen (z.B. für Lacke, Kunststoffe, Farben,
Kosmetika, Pharmaka, Gläser, Pigmente, metallische Werkstoffe etc.). NN-Tool
wird bei führenden Unternehmen der chemischen Industrie zur
Rezepturentwicklung und Prozessoptimierung eingesetzt.
NN-Tool erstellt auf der Basis von Messdaten ein extrem
genaues Modell für die interessierende Problemstellung. Dieses Modell wird
dann in der Anwendungsphase zur Bestimmung neuer Betriebspunkte oder
optimaler Rezepturen herangezogen.
Welche Argumente sprechen für NN-Tool?
- Modellgenauigkeit: NN-Tool bestimmt
selbstständig die relevanten Einflussgrößen, die optimale
Netzkonfiguration sowie die optimale Anzahl von Lernschritten
(automatische Netzstrukturoptimierung).
- Geschwindigkeit bei
der Modellerstellung: NN-Tool verwendet einen speziell auf die Anwendung
zugeschnittenen, sehr schnellen (praktisch immer konvergenten)
Lernalgorithmus um auch große Probleme (mehrere hundert Parameter, über
100.000 Datensätze) in angemessener Zeit behandeln zu können.
- Einsatzbreite: NN-Tool enthält
Methoden und Verfahren um sämtliche in der Praxis auftretende
Problemfälle behandeln zu können. Dies betrifft insbesondere
- Klassifikatoren: Klassifikatoren sind
Parameter, die keine numerischen Werte annehmen, sondern durch eine von
endlich vielen vorgegebenen Möglichkeiten beschrieben werden. Ein
Beispiel ist der Klassifikator „Oberflächenfehler“ mit den Klassen
„Fehlerfrei“, „Kratzer“, „Kerben“, „Riefen“, „Dellen“, „Löcher“ etc.
- bestmögliches
Handling sehr kleiner und unvollständiger Datensätze: NN-Tool stellt
spezielle Methoden zur optimalen Nutzung der vorhandenen Information
zur Verfügung (z.B. Crossvalidation).
- Automatische Bestimmung
optimaler Eingangsparameter: NN-Tool ermittelt selbstständig für jeden einzelnen
Ausgangsparameter die jeweils relevanten Inputparameter. Dies führt zu
kompakten Modellen mit verbesserter Vorhersagegenauigkeit.
- Modellierung von
dynamischen Systemen und Zeitreihen.
- Integrierte
Anwendungsmodule für die folgenden Aufgaben:
- Zielorientierte
Versuchsplanung
- Rezepturberechnung
und -optimierung
- Berechnung optimaler
Betriebspunkte
- Dynamische Simulation
von Prozessen
- Auslegung von Softsensoranwendungen
und modellgestützten Regelungen
- Zusätzliche
Komponenten
(Bibliotheken) zur Anbindung an externe Applikationen, insbesondere
Datenbanken und Prozessleitsysteme:
- Run-Time Bibliotheken in C, Visual Basic,
.NET oder als DLL zur Einbindung erstellter Netze in beliebige
Applikationen.
- Spezialmodul zur
Prozessanbindung für Softsensoranwendungen und modellgestützte
Regelungen.
- Integration
erstellter Netze in Excel (Excel-Add-Ins).
- Betriebssysteme: Windows XP bis
Windows 11 (32 oder 64 Bit).
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