Ein Vergleich der Neural Platform in JMP 7.0, 8.0 und 9.0
Patrick Biltgen, PhD, leitender Principal Systems Engineer - BAE Systems
Die JMP Neural-Plattform hat sich seit ihrer Einführung in JMP 6 erheblich weiterentwickelt und wird in der Luft-, Raumfahrt- und Verteidigungssimulationsbranche häufig zur Annäherung von High-Fidelity-Simulation komplexer Systeme verwendet. In diesem Dokument werden neuronale Netzwerkmodelle anhand gängiger Datensätze, die in den letzten drei JMP-Versionen erstellt wurden, überprüft und verglichen. Außerdem werden die Verbesserungen und Weiterentwicklungen dieses Toolsets für komplexe Systementwickler kommentiert. Durch den Vergleich der Anpassungsstatistiken, der einfachen Erstellung und der Flexibilität, um mehrere komplexe Modelle zu adressieren, wird der Autor die Nützlichkeit und Flexibilität der neuesten neuronalen Plattform bewerten und zeigen, wie JMP 9 verwendet werden kann, um die Ergebnisse komplexer Simulationen zu analysieren und zu visualisieren. Beispiele umfassen große agentenbasierte Simulationen und Modelle mit gemischten kontinuierlichen und diskreten Variablen. Die Präsentation zeigt auch die Verwendung des Prediction Profiler mit mehreren neuronalen Gleichungen und die Verwendung des Simulators, um einen großen Entwurfsraum mit vielen Punkten schnell zu überfluten, um ein "inverses Design" für die leistungsbasierte Analyse zu ermöglichen.
