[發明專利]基于Delphi軟件實現神經網絡算法的方法

無效

• 申請號: 200910060880.0
• 申請日: 2009-02-27
• 公開（公告）號: CN101504736A
• 公開（公告）日: 2009-08-12
• 發明（設計）人: 漆為民;楊曉林
• 申請（專利權）人: 江漢大學
• 主分類號: G06N3/02
• 分類號: G06N3/02;G06F9/44
• 代理公司: 武漢開元專利代理有限責任公司
• 代理人: 俞 鴻

技術領域

本發明屬于計算機軟件技術在編制神經網絡應用程序方面的應用，具體涉及一種基于Delphi軟件實現神經網絡算法的方法。

背景技術

人工神經網絡是進行多種算法研究的一個重要工具，一般的人工神經網絡應用軟件都是在Matlab的平臺下編制的，然后再與其他的界面應用軟件接口，形成一個計算機內有多個應用平臺軟件的局面。

人工神經網絡是研究各種復雜算法的一個重要工具軟件平臺，進行神經網絡的應用研究，要在Matlab的平臺下，用專門的編程語句進行編程，這個程序難以被編譯為一個可執行文件，即神經網絡源程序只可在Matlab平臺下面打開；另外，神經網絡的算法軟件進行的結果，還要與其他的系統應用程序進行接口，這個接口技術也比較復雜。因此在一個實際的應用技術中間，如果既有一般的應用程序又有神經網絡的算法程序，一般的應用程序可以打包為可執行的文件，這種可執行文件用戶看不到源程序，因此此程序具有保密性和可靠性；而神經網絡應用軟件不能夠打包，用戶可以看到源程序，并且可以對此程序進行隨意修改，造成安全隱患。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于Delphi軟件實現神經網絡算法的方法；它在應用程序的平臺下直接采用Delphi軟件編寫神經網絡算法軟件，然后將算法軟件和應用軟件一起打包形成可執行文件，兩種軟件實現無縫連接，用戶看不到源程序，更不可能對源程序進行修改。大大增加了算法程序的安全性和可靠性，也增加了程序的保密性。

本發明的技術方案為：基于Delphi軟件實現神經網絡算法的方法，它是在建立一個Delphi應用程序和Matlab之間的ActiveX自動化連接后，在Delphi中執行Matlab的命令實現了用Matlab調用有效數據庫，對有效數據進行神經網絡學習分析，并實時返回算法結果到Delphi并成功運用于實際控制中；所述Delphi調用神經網絡算法過程為即在Delphi中執行Matlab命令的過程如下：注冊ActiveX對象；產生和獲得Matlab對象；Matlab讀取專家數據庫；Matlab生成改進的Elman神經網絡；設置神經網絡學習訓練參數；神經網絡學習訓練后計算輸出并供Delphi程序使用。

所述注冊ActiveX對象，是Matlab在Windows操作系統的注冊表中進行注冊；形式執行下列命令：mattlab/Regserver；產生和獲得Matlab對象的方法是：在Delphi中使用下列語句：Matlab＝Creatoleobject(‘Matlab.Application’)；在Delphi中執行Matlab對象的一個方法是使用Matlab.Execute(command)函數，其中參數Command為要Matlab執行的命令字符串。

所述Delphi應用程序從Matlab?ActiveX自動化對象中獲取數組的方法是GetFullMatrix，向Matlab?ActiveX自動化對象中傳遞數組的方法是PutFullMattix。Delphi是非常靈活的可視化編程語言，但是在數值處理分析和算法等方面效率太低。而Matlab在自動控制、神經網絡等方面有著成熟算法。在本專利中已經成功的把Matlab神經網絡的算法運用到Delphi的控制程序中，達到了預期的控制效果。

在本專利用于動態的數據處理如自來水廠生產的自動控制系統中，利用Delphi建立了完整的采集數據庫，由神經網絡對采集的數據進行學習、分析并給出投礬控制量。由于數據量較大，如果用Matlab直接對數據庫中的大量數據直接進行操作(比如自動刪除無效數據)，速度太慢，因為Matlab中for循環效率很低。而Delphi有著運行效率很高的數據庫接口，通過Delphi對數據庫中的有效數據進行整理后，建立一個Matlab專用的數據庫，可以大大提高Matlab的算法執行效率。

Delphi是支持Windows?OLE控制端協議的，而Matlab是支持Windows?OLE服務器端協議的，一旦它們之間的連接協議成功建立，可以用Delphi來編寫和執行任何Matlab命令。本專利中通過在Delphi中執行Matlab的有關命令實現了用Matlab調用有效數據庫，對有效數據進行神經網絡分析，并實時返回算法結果到Delphi并成功運用于實際控制中。