home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ ftp.pasteur.org/FAQ/ / ftp-pasteur-org-FAQ.zip / FAQ / ai-faq / neural-nets / part6 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  2003-01-01  |  84.7 KB

  1. From: saswss@unx.sas.com (Warren Sarle)
  2. Newsgroups: comp.ai.neural-nets,comp.answers,news.answers
  3. Subject: comp.ai.neural-nets FAQ, Part 6 of 7: Commercial software
  4. Supersedes: <nn6.posting_1027966400@hotellng.unx.sas.com>
  5. Followup-To: comp.ai.neural-nets
  6. Date: 30 Dec 2002 22:13:32 GMT
  7. Organization: SAS Institute Inc., Cary, NC, USA
  8. Lines: 1835
  9. Approved: news-answers-request@MIT.EDU
  10. Expires: 3 Feb 2003 22:13:32 GMT
  11. Message-ID: <nn6.posting_1041286412@hotellng.unx.sas.com>
  12. Reply-To: saswss@unx.sas.com (Warren Sarle)
  13. NNTP-Posting-Host: hotellng.unx.sas.com
  14. X-Trace: license1.unx.sas.com 1041286412 7094 10.28.2.188 (30 Dec 2002 22:13:32 GMT)
  15. X-Complaints-To: usenet@unx.sas.com
  16. NNTP-Posting-Date: 30 Dec 2002 22:13:32 GMT
  17. Keywords: frequently asked questions, answers
  18. Originator: saswss@hotellng.unx.sas.com
  19. Path: senator-bedfellow.mit.edu!bloom-beacon.mit.edu!newsfeed.stanford.edu!newsfeed.berkeley.edu!news-hog.berkeley.edu!ucberkeley!newshub.sdsu.edu!news-xfer.cox.net!news.lightlink.com!vienna7.his.com!attws1!ip.att.net!lamb.sas.com!newshost!hotellng.unx.sas.com!saswss
  20. Xref: senator-bedfellow.mit.edu comp.ai.neural-nets:64342 comp.answers:52359 news.answers:243498
  21.  
  22. Archive-name: ai-faq/neural-nets/part6
  23. Last-modified: 2002-03-28
  24. URL: ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ6.html
  25. Maintainer: saswss@unx.sas.com (Warren S. Sarle)
  26.  
  27. The copyright for the description of each product is held by the producer or
  28. distributor of the product or whoever it was who supplied the description
  29. for the FAQ, who by submitting it for the FAQ gives permission for the
  30. description to be reproduced as part of the FAQ in any of the ways specified
  31. in part 1 of the FAQ. 
  32.  
  33. This is part 6 (of 7) of a monthly posting to the Usenet newsgroup
  34. comp.ai.neural-nets. See the part 1 of this posting for full information
  35. what it is all about.
  36.  
  37. ========== Questions ========== 
  38. ********************************
  39.  
  40. Part 1: Introduction
  41. Part 2: Learning
  42. Part 3: Generalization
  43. Part 4: Books, data, etc.
  44. Part 5: Free software
  45. Part 6: Commercial software
  46.  
  47.    Commercial software packages for NN simulation?
  48.  
  49. Part 7: Hardware and miscellaneous
  50.  
  51. ------------------------------------------------------------------------
  52.  
  53. Subject: Commercial software packages for NN
  54. ============================================
  55. simulation?
  56. ===========
  57.  
  58. Since the FAQ maintainer works for a software company, he does not recommend
  59. or evaluate software in the FAQ. The descriptions below are provided by the
  60. developers or distributors of the software. 
  61.  
  62. Note for future submissions: Please restrict product descriptions to a
  63. maximum of 60 lines of 72 characters, in either plain-text format or,
  64. preferably, HTML format. If you include the standard header (name, company,
  65. address, etc.), you need not count the header in the 60 line maximum. Please
  66. confine your HTML to features that are supported by primitive browsers,
  67. especially NCSA Mosaic 2.0; avoid tables, for example--use <pre> instead.
  68. Try to make the descriptions objective, and avoid making implicit or
  69. explicit assertions about competing products, such as "Our product is the
  70. *only* one that does so-and-so." The FAQ maintainer reserves the right to
  71. remove excessive marketing hype and to edit submissions to conform to size
  72. requirements; if he is in a good mood, he may also correct your spelling and
  73. punctuation. 
  74.  
  75. The following simulators are described below: 
  76.  
  77. 1. BrainMaker 
  78. 2. SAS Enterprise Miner Software 
  79. 3. NeuralWorks 
  80. 4. MATLAB Neural Network Toolbox 
  81. 5. Propagator 
  82. 6. NeuroForecaster 
  83. 7. Products of NESTOR, Inc. 
  84. 8. Ward Systems Group (NeuroShell, etc.) 
  85. 9. Neuralyst 
  86. 10. Cortex-Pro 
  87. 11. Partek 
  88. 12. NeuroSolutions 
  89. 13. Qnet For Windows Version 2.0 
  90. 14. NeuroLab, A Neural Network Library 
  91. 15. hav.Software: havBpNet++, havFmNet++, havBpNet:J 
  92. 16. IBM Neural Network Utility 
  93. 17. NeuroGenetic Optimizer (NGO) Version 2.0 
  94. 18. WAND 
  95. 19. The Dendronic Learning Engine 
  96. 20. TDL v. 1.1 (Trans-Dimensional Learning) 
  97. 21. NeurOn-Line 
  98. 22. Neuframe 
  99. 23. OWL Neural Network Library (TM) 
  100. 24. Neural Connection 
  101. 25. Pattern Recognition Workbench Expo/PRO/PRO+ 
  102. 26. PREVia 
  103. 27. Trajan 2.1 Neural Network Simulator 
  104. 28. DataEngine 
  105. 29. Machine Consciousness Toolbox 
  106. 30. Professional Basis of AI Backprop 
  107. 31. STATISTICA: Neural Networks 
  108. 32. Braincel (Excel add-in) 
  109. 33. DESIRE/NEUNET 
  110. 34. Viscovery SOMine 
  111. 35. NeuNet Pro 
  112. 36. Neuronics 
  113. 37. RG Software 
  114. 38. Cobalt A.I. Code Builder - Neural Network Edition 
  115. 39. NEURO MODEL and GenOpt 
  116.  
  117. See also 
  118. http://www.emsl.pnl.gov:2080/proj/neuron/neural/systems/software.html 
  119.  
  120. 1. BrainMaker
  121. +++++++++++++
  122.  
  123.          Product: BrainMaker, BrainMaker Pro
  124.          Company: California Scientific Software
  125.          Address: 10024 Newtown rd, Nevada City, CA, 95959 USA
  126.            Phone: 800 284-8112, 530 478 9040
  127.              Fax: 530 478 9041
  128.              URL: http://www.calsci.com/
  129.       Basic capabilities:  train backprop neural nets
  130.       Operating system:   Windows, Mac
  131.       System requirements:
  132.      
  133.       Approx. price:  $195, $795
  134.  
  135.       BrainMaker Pro 3.7 (DOS/Windows)     $795
  136.           Gennetic Training add-on         $250
  137.       BrainMaker 3.7 (DOS/Windows/Mac)     $195
  138.           Network Toolkit add-on           $150
  139.       BrainMaker 3.7 Student version       (quantity sales only, about $38 each)
  140.  
  141.       BrainMaker Pro CNAPS Accelerator Board $8145
  142.  
  143.       Introduction To Neural Networks book $30
  144.  
  145.       30 day money back guarantee, and unlimited free technical support.
  146.       BrainMaker package includes:
  147.        The book Introduction to Neural Networks
  148.        BrainMaker Users Guide and reference manual
  149.            300 pages, fully indexed, with tutorials, and sample networks
  150.        Netmaker
  151.            Netmaker makes building and training Neural Networks easy, by
  152.            importing and automatically creating BrainMaker's Neural Network
  153.            files.  Netmaker imports Lotus, Excel, dBase, and ASCII files.
  154.        BrainMaker
  155.            Full menu and dialog box interface, runs Backprop at 3,000,000 cps
  156.            on a 300Mhz Pentium II; 570,000,000 cps on CNAPS accelerator.
  157.  
  158.       ---Features ("P" means is available in professional version only):
  159.       MMX instruction set support for increased computation speed,
  160.       Pull-down Menus, Dialog Boxes, Programmable Output Files,
  161.       Editing in BrainMaker,  Network Progress Display (P),
  162.       Fact Annotation,  supports many printers,  NetPlotter,
  163.       Graphics Built In (P),  Dynamic Data Exchange (P),
  164.       Binary Data Mode, Batch Use Mode (P), EMS and XMS Memory (P),
  165.       Save Network Periodically,  Fastest Algorithms,
  166.       512 Neurons per Layer (P: 32,000), up to 8 layers,
  167.       Specify Parameters by Layer (P), Recurrence Networks (P),
  168.       Prune Connections and Neurons (P),  Add Hidden Neurons In Training,
  169.       Custom Neuron Functions,  Testing While Training,
  170.       Stop training when...-function (P),  Heavy Weights (P),
  171.       Hypersonic Training,  Sensitivity Analysis (P),  Neuron Sensitivity (P),
  172.       Global Network Analysis (P),  Contour Analysis (P),
  173.       Data Correlator (P),  Error Statistics Report,
  174.       Print or Edit Weight Matrices,  Competitor (P), Run Time System (P),
  175.       Chip Support for Intel, American Neurologics, Micro Devices,
  176.       Genetic Training Option (P),  NetMaker,  NetChecker,
  177.       Shuffle,  Data Import from Lotus, dBASE, Excel, ASCII, binary,
  178.       Finacial Data (P),  Data Manipulation,  Cyclic Analysis (P),
  179.       User's Guide quick start booklet,
  180.       Introduction to Neural Networks 324 pp book
  181.  
  182. 2. SAS Enterprise Miner Software
  183. ++++++++++++++++++++++++++++++++
  184.  
  185.     Product: SAS Enterprise Miner Solution
  186.  
  187.              In USA:                 In Europe:
  188.     Company: SAS Institute, Inc.     SAS Institute, European Office 
  189.     Address: SAS Campus Drive        Neuenheimer Landstrasse 28-30 
  190.              Cary, NC 27513          P.O.Box 10 53 40 
  191.              USA                     D-69043 Heidelberg 
  192.                                      Germany
  193.       Phone: (919) 677-8000          (49) 6221 4160
  194.         Fax: (919) 677-4444          (49) 6221 474 850
  195.  
  196.         URL: http://www.sas.com/
  197.  
  198.    To find the addresses and telephone numbers of other SAS Institute
  199.    offices, including those outside the USA and Europe, connect your web
  200.    browser to http://www.sas.com/offices/intro.html. 
  201.  
  202.    Enterprise Miner is an integrated software product that provides an
  203.    end-to-end business solution for data mining based on SEMMA methodology
  204.    (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). Statistical tools include
  205.    clustering, decision trees, linear and logistic regression, and neural
  206.    networks. Data preparation tools include outlier detection, variable
  207.    transformations, random sampling, and the partitioning of data sets (into
  208.    training, test, and validation data sets). Advanced visualization tools
  209.    enable you to quickly and easily examine large amounts of data in
  210.    multidimensional histograms, and to graphically compare modeling results.
  211.  
  212.    The neural network tool includes multilayer perceptrons, radial basis
  213.    functions, statistical versions of counterpropagation and learning vector
  214.    quantization, a variety of built-in activation and error functions,
  215.    multiple hidden layers, direct input-output connections, categorical
  216.    variables, standardization of inputs and targets, and multiple
  217.    preliminary optimizations from random initial values to avoid local
  218.    minima. Training is done by powerful numerical optimization algorithms
  219.    instead of tedious backprop. 
  220.  
  221. 3. NeuralWorks
  222. ++++++++++++++
  223.  
  224.     Product: NeuralWorks Professional II Plus
  225.              NeuralWorks Predict
  226.     Company: NeuralWare
  227.      Adress: 230 East Main Street
  228.              Suite 200
  229.              Carnegie, PA 15106-2700
  230.       Phone: (412) 278-6280
  231.         FAX: (412) 278-6289
  232.  
  233.     Email: sales@neuralware.com
  234.       URL: http://www.neuralware.com/
  235.  
  236.    NeuralWorks Professional II/PLUS is a comprehensive neural network
  237.    development environment. Professional II/PLUS is available for UNIX,
  238.    Linux, and Windows operating systems on a variety of hardware platforms;
  239.    data and network files are fully interchangeable. The Professional
  240.    II/PLUS package contains comprehensive documentation that addresses the
  241.    entire neural network development and deployment process, including a
  242.    tutorial, a guide to neural computing, standard and advanced reference
  243.    manuals, and platform-specific installation and user guides. 
  244.  
  245.    NeuralWare's proprietary InstaNet facility allows quick generation of a
  246.    neural network based on any one of 28 standard neural network
  247.    architectures described in neural network literature. After a network is
  248.    created, all parameters associated with it can be directly modified to
  249.    more closely reflect the problem domain. Professional II/PLUS includes
  250.    advanced features such as performance measure-based methods to inhibit
  251.    over-fitting; automatic optimization of hidden layer size and the ability
  252.    to prune hidden units; and an Explain facility that indicates which
  253.    network inputs most influence network outputs. 
  254.  
  255.    NeuralWorks Predict is an integrated tool for rapidly creating and
  256.    deploying prediction and classification applications. Predict combines
  257.    neural network technology with genetic algorithms, statistics, and fuzzy
  258.    logic to automatically find solutions for a wide range of problems.
  259.    Predict incorporates years of modeling and analysis experience gained
  260.    from working with customers faced with a wide variety of analysis and
  261.    interpretation problems. 
  262.  
  263.    Predict requires no prior knowledge of neural networks. With only minimal
  264.    user involvement it addresses the issues associated with building robust
  265.    models from available empirical data. Predict analyzes input data to
  266.    identify appropriate transforms, partitions the input data into training
  267.    and test sets, selects relevant input variables, and then constructs,
  268.    trains, and optimizes a neural network tailored to the problem. For
  269.    advanced users, Predict also offers direct access to all key training and
  270.    network parameters. 
  271.  
  272. 4. MATLAB Neural Network Toolbox
  273. ++++++++++++++++++++++++++++++++
  274.  
  275.    The Mathworks Inc.
  276.    3 Apple Hill Drive
  277.    Natck, MA 01760
  278.    Phone: 508-647-7000 
  279.      Fax: 508-647-7001
  280.      URL: http://www.mathworks.com/products/neuralnet/
  281.  
  282.    The Neural Network Toolbox is a powerful collection of MATLAB functions
  283.    for the design, training, and simulation of neural networks. It supports
  284.    a wide range of network architectures with an unlimited number of
  285.    processing elements and interconnections (up to operating system
  286.    constraints). Supported architectures and training methods include:
  287.    supervised training of feedforward networks using the perceptron learning
  288.    rule, Widrow-Hoff rule, several variations on backpropagation (including
  289.    the fast Levenberg-Marquardt algorithm), and radial basis networks;
  290.    supervised training of recurrent Elman networks; unsupervised training of
  291.    associative networks including competitive and feature map layers;
  292.    Kohonen networks, self-organizing maps, and learning vector quantization.
  293.    The Neural Network Toolbox contains a textbook-quality Users' Guide, uses
  294.    tutorials, reference materials and sample applications with code examples
  295.    to explain the design and use of each network architecture and paradigm.
  296.    The Toolbox is delivered as MATLAB M-files, enabling users to see the
  297.    algorithms and implementations, as well as to make changes or create new
  298.    functions to address a specific application.
  299.  
  300. 5. Propagator
  301. +++++++++++++
  302.  
  303.      Contact: ARD Corporation,
  304.               9151 Rumsey Road, Columbia, MD  21045, USA
  305.               propagator@ard.com
  306.      Easy to use neural network training package.  A GUI implementation of
  307.      backpropagation networks with five layers (32,000 nodes per layer).
  308.      Features dynamic performance graphs, training with a validation set,
  309.      and C/C++ source code generation.
  310.      For Sun (Solaris 1.x & 2.x, $499),
  311.          PC  (Windows 3.x, $199)
  312.          Mac (System 7.x, $199)
  313.      Floating point coprocessor required, Educational Discount,
  314.      Money Back Guarantee, Muliti User Discount
  315.      See http://www.cs.umbc.edu/~zwa/Gator/Description.html
  316.      Windows Demo on:
  317.        nic.funet.fi        /pub/msdos/windows/demo
  318.        oak.oakland.edu     /pub/msdos/neural_nets
  319.            gatordem.zip    pkzip 2.04g archive file
  320.            gatordem.txt    readme text file
  321.  
  322. 6. NeuroForecaster & VisuaData
  323. ++++++++++++++++++++++++++++++
  324.  
  325.       Product: NeuroForecaster(TM)/Genetica 4.1a
  326.       Contact: Accel Infotech (S) Pte Ltd
  327.                648 Geylang Road
  328.                Republic of Singapore 1438
  329.         Phone: +65-7446863, 3366997
  330.           Fax: +65-3362833
  331.           URL: http://web.singnet.com.sg/~midaz/
  332.  
  333.    Neuroforecaster 4.1a for Windows is priced at US$1199 per single user
  334.    license. Please email accel@technet.sg for order form. 
  335.  
  336.    NeuroForecaster is a user-friendly ms-windows neural network program
  337.    specifically designed for building sophisticated and powerful forecasting
  338.    and decision-support systems (Time-Series Forecasting, Cross-Sectional
  339.    Classification, Indicator Analysis) 
  340.    Features: 
  341.     o GENETICA Net Builder Option for automatic network optimization 
  342.     o 12 Neuro-Fuzzy Network Models 
  343.     o Multitasking & Background Training Mode 
  344.     o Unlimited Network Capacity 
  345.     o Rescaled Range Analysis & Hurst Exponent to Unveil Hidden Market 
  346.     o Cycles & Check for Predictability 
  347.     o Correlation Analysis to Compute Correlation Factors to Analyze the 
  348.     o Significance of Indicators 
  349.     o Weight Histogram to Monitor the Progress of Learning 
  350.     o Accumulated Error Analysis to Analyze the Strength of Input Indicators
  351.       The following example applications are included in the package:
  352.     o Credit Rating - for generating the credit rating of bank loan
  353.       applications. 
  354.     o Stock market 6 monthly returns forecast 
  355.     o Stock selection based on company ratios 
  356.     o US$ to Deutschmark exchange rate forecast 
  357.     o US$ to Yen exchange rate forecast 
  358.     o US$ to SGD exchange rate forecast 
  359.     o Property price valuation 
  360.     o Chaos - Prediction of Mackey-Glass chaotic time series 
  361.     o SineWave - For demonstrating the power of Rescaled Range Analysis and
  362.       significance of window size 
  363.       Techniques Implemented: 
  364.     o GENETICA Net Builder Option - network creation & optimization based on
  365.       Darwinian evolution theory 
  366.     o Backprop Neural Networks - the most widely-used training algorithm 
  367.     o Fastprop Neural Networks - speeds up training of large problems 
  368.     o Radial Basis Function Networks - best for pattern classification
  369.       problems 
  370.     o Neuro-Fuzzy Network 
  371.     o Rescaled Range Analysis - computes Hurst exponents to unveil hidden
  372.       cycles & check for predictability 
  373.     o Correlation Analysis - to identify significant input indicators 
  374.     o 
  375.    Companion Software - VisuaData for Windows A user-friendly data
  376.    management program designed for intelligent technical analysis. It reads 
  377.    -------------------------------------------------------------------------
  378.    MetaStock, CSI, Computrac and various ASCII data file formats
  379.    directly, generates over 100 popular and new technical indicators and
  380.    buy/sell signals. 
  381.  
  382. 7. Products of NESTOR, Inc.
  383. +++++++++++++++++++++++++++
  384.  
  385.    530 Fifth Avenue;
  386.    New York, NY 10036; USA;
  387.    Tel.: 001-212-398-7955
  388.    URL: http://asweb.artsci.uc.edu/classics/nestor/nestor.html
  389.  
  390.    Founders:
  391.    Dr. Leon Cooper (having a Nobel Prize) and Dr. Charles Elbaum
  392.    (Brown University).
  393.  
  394.    Neural Network Models:
  395.    Adaptive shape and pattern recognition (Restricted Coulomb Energy - RCE)
  396.    developed by NESTOR is one of the most powerfull Neural Network Model
  397.    used in a later products.
  398.  
  399.    The basis for NESTOR products is the Nestor Learning System - NLS. Later
  400.    are developed: Character Learning System - CLS and Image Learning System
  401.    - ILS.  Nestor Development System - NDS is a development tool in
  402.    Standard C - a powerfull PC-Tool for simulation and development of
  403.    Neural Networks.
  404.  
  405.    NLS is a multi-layer, feed forward system with low connectivity within
  406.    each layer and no relaxation procedure used for determining an output
  407.    response.  This unique architecture allows the NLS to operate in real
  408.    time without the need for special computers or custom hardware.
  409.  
  410.    NLS is composed of multiple neural networks, each specializing in a
  411.    subset of information about the input patterns. The NLS integrates the
  412.    responses of its several parallel networks to produce a system response.
  413.  
  414.    Minimized connectivity within each layer results in rapid training and
  415.    efficient memory utilization- ideal for current VLSI technology. Intel
  416.    has made such a chip - NE1000.
  417.  
  418. 8. Ward Systems Group (NeuroShell, etc.)
  419. ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  420.  
  421.          
  422.    Product: NeuroShell Predictor, NeuroShell Classifier, 
  423.             NeuroShell Run-Time Server, NeuroShell Trader,
  424.             NeuroShell Trader Professional, NeuroShell 2,
  425.             GeneHunter, NeuroShell Engine
  426.    Company: Ward Systems Group, Inc.
  427.    Address: Executive Park West
  428.             5 Hillcrest Drive
  429.             Frederick, MD 21702
  430.             USA
  431.      Phone: 301 662-7950
  432.        FAX: 301 662-5666
  433.      Email: WardSystems@msn.com
  434.        URL: http://www.wardsystems.com
  435.  
  436.    Ward Systems Group Product Descriptions: 
  437.  
  438.     o NeuroShell. Predictor - This product is used for forecasting and
  439.       estimating numeric amounts such as sales, prices, workload, level,
  440.       cost, scores, speed, capacity, etc. It contains two of our newest
  441.       algorithms (neural and genetic) with no parameters for you to have to
  442.       set. These are our most powerful networks. Reads and writes text
  443.       files. 
  444.  
  445.     o NeuroShell. Classifier - The NeuroShell Classifier solves
  446.       classification and categorization problems based on patterns learned
  447.       from historical data. The Classifier produces outputs that are the
  448.       probabilities of the input pattern belonging to each of several
  449.       categories. Examples of categories include {acidic, neutral,
  450.       alkaline}, {buy, sell, hold}, and {cancer, benign}. Like the
  451.       NeuroShell Predictor, it has the latest neural and genetic classifiers
  452.       with no parameters to set. These are our most powerful networks. It
  453.       also reads and writes text files. 
  454.  
  455.     o NeuroShell. Run-Time Server - The NeuroShell Run-Time Server allows
  456.       you to distribute networks created with the NeuroShell Predictor or
  457.       NeuroShell Classifier from either a simple interface, from your own
  458.       computer programs, or from Excel spreadsheets. 
  459.  
  460.     o NeuroShell Trader. - This is the complete product for anyone trading
  461.       stocks, bonds, futures, commodities, currencies, derivatives, etc. It
  462.       works the way you think and work: for example, it reads open, high,
  463.       low, close type price streams. It contains charting, indicators, the
  464.       latest neural nets, trading simulations, data downloading, and walk
  465.       forward testing, all seamlessly working together to make predictions
  466.       for you. The NeuroShell Trader contains our most powerful network
  467.       type. 
  468.  
  469.     o NeuroShell Trader. Professional - The Professional incorporates the
  470.       original Trader along with the ability to optimize systems with a
  471.       genetic algorithm even if they don't include neural nets! For example,
  472.       you can enter a traditional trading strategy (using crossovers and
  473.       breakouts) and then find optimal parameters for those crossovers and
  474.       breakouts. You can also use the optimizer to remove useless rules in
  475.       your trading strategy. 
  476.  
  477.     o NeuroShell. 2 - This is our classic general purpose system highly
  478.       suited to students and professors who are most comfortable with
  479.       traditional neural nets (not recommended for problem solving in a
  480.       business or scientific environment). It contains 16 traditional neural
  481.       network paradigms (algorithms) and combines ease of use and lots of
  482.       control over how the networks are trained. Parameter defaults make it
  483.       easy for you to get started, but provide generous flexibility and
  484.       control later for experimentation. Networks can either predict or
  485.       classify. Uses spreadsheet files, but can import other types. Runtime
  486.       facilities include a source code generator, and there are several
  487.       options for processing many nets, 3D graphics (response surfaces), and
  488.       financial or time series indicators. It does not contain our newest
  489.       network types that are in the NeuroShell Predictor, the NeuroShell
  490.       Classifier and the NeuroShell Trader. 
  491.  
  492.     o GeneHunter. - This is a genetic algorithm product designed for
  493.       optimizations like finding the best schedules, financial indicators,
  494.       mixes, model variables, locations, parameter settings, portfolios,
  495.       etc. More powerful than traditional optimization techniques, it
  496.       includes both an Excel spreadsheet add-in and a programmer's tool kit.
  497.  
  498.     o NeuroShell. Engine - This is an Active X control that contains the
  499.       neural and genetic training methods that we have used ourselves in the
  500.       NeuroShell Predictor, the NeuroShell Classifier, and the NeuroShell
  501.       Trader. They are available to be integrated into your own computer
  502.       programs for both training and firing neural networks. The NeuroShell
  503.       Engine is only for the most serious neural network users, and only
  504.       those who are programmers or have programmers on staff. 
  505.  
  506.    Contact us for a free demo diskette and Consumer's Guide to Neural
  507.    Networks.
  508.  
  509. 9. Neuralyst
  510. ++++++++++++
  511.  
  512.    Product:  Neuralyst Version 1.4;
  513.    Company:  Cheshire Engineering Corporation;
  514.    Address:  650 Sierra Madre Villa, Suite 201, Pasedena CA 91107;
  515.      Phone:  818-351-0209;
  516.        Fax:  818-351-8645;
  517.        URL:  http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/
  518.  
  519.    Basic capabilities: training of backpropogation neural nets. Operating
  520.    system: Windows or Macintosh running Microsoft Excel Spreadsheet.
  521.    Neuralyst is an add-in package for Excel. Approx. price: $195 for windows
  522.    or Mac. 
  523.  
  524. 10. Cortex-Pro
  525. ++++++++++++++
  526.  
  527.    Cortex-Pro information is on WWW at: 
  528.    http://www.reiss.demon.co.uk/webctx/intro.html.
  529.    You can download a working demo from there.
  530.    Contact: Michael Reiss ( http://www.mth.kcl.ac.uk/~mreiss/mick.html)
  531.    email: <m.reiss@kcl.ac.uk>. 
  532.  
  533. 11. Partek
  534. ++++++++++
  535.  
  536.    Partek is a young, growing company dedicated to providing our customers
  537.    with the best software and services for data analysis and modeling. We do
  538.    this by providing a combination of statistical analysis and modeling
  539.    techniques and modern tools such as neural networks, fuzzy logic, genetic
  540.    algorithms, and data visualization. These powerful analytical tools are
  541.    delivered with high quality, state of the art software. 
  542.  
  543.    Please visit our home on the World Wide Web: www.partek.com 
  544.  
  545.    Partek Incorporated 
  546.    5988 Mid Rivers Mall Dr. 
  547.    St. Charles, MO 63304 
  548.    voice: 314-926-2329 
  549.    fax: 314-441-6881 
  550.    email: info@partek.com 
  551.    http://www.partek.com/ 
  552.  
  553. 12. NeuroSolutions v3.0
  554. +++++++++++++++++++++++
  555.  
  556.             Product: NeuroSolutions
  557.             Company: NeuroDimension, Inc.
  558.             Address: 1800 N. Main St., Suite D4
  559.                      Gainesville FL, 32609
  560.               Phone: (800) 634-3327 or (352) 377-5144
  561.                 FAX: (352) 377-9009
  562.               Email: info@nd.com
  563.                 URL: http://www.nd.com/
  564.    Operating System: Windows 95/98/Me/NT/2000
  565.               Price: $195 - $1995 (educational discounts available)
  566.  
  567.    NeuroSolutions is a highly graphical neural network development tool for
  568.    Windows 95/98/Me/NT/2000. This leading edge software combines a modular,
  569.    icon-based network design interface with an implementation of advanced
  570.    learning procedures, such as recurrent backpropagation, backpropagation
  571.    through time and genetic optimization. The result is a virtually
  572.    unconstrained environment for designing neural networks for research or
  573.    to solve real-world problems. 
  574.  
  575.    Download a free evaluation copy from http://www.nd.com/download.htm.
  576.  
  577.    Topologies
  578.    ----------
  579.  
  580.     o Multilayer perceptrons (MLPs) 
  581.     o Generalized Feedforward networks 
  582.     o Modular networks 
  583.     o Jordan-Elman networks 
  584.     o Self-Organizing Feature Map (SOFM) networks 
  585.     o Radial Basis Function (RBF) networks 
  586.     o Time Delay Neural Networks (TDNN) 
  587.     o Time-Lag Recurrent Networks (TLRN) 
  588.     o Recurrent Networks (TLRN) 
  589.     o General Regression Networks (GRNN) 
  590.     o Probabilistic Networks (PNN) 
  591.     o Neuro-Fuzzy Networks 
  592.     o Support Vector Machines (SVM) 
  593.     o User-defined network topologies 
  594.  
  595.    Learning Paradigms
  596.    ------------------
  597.  
  598.     o Backpropagation 
  599.     o Recurrent Backpropagation 
  600.     o Backpropagation through Time 
  601.     o Conjugate Gradient Learning 
  602.     o Unsupervised Learning 
  603.        o Hebbian 
  604.        o Oja's 
  605.        o Sanger's 
  606.        o Competitive 
  607.        o Kohonen 
  608.  
  609.    Advanced Features
  610.    -----------------
  611.  
  612.     o ANSI C++ Source Code Generation 
  613.     o Customized Components through DLLs 
  614.     o Genetic Optimization 
  615.     o Microsoft Excel Add-in -- NeuroSolutions for Excel 
  616.        o Visual Data Selection 
  617.        o Data Preprocessing and Analysis 
  618.        o Batch Training and Parameter Optimization 
  619.        o Sensitivity Analysis 
  620.        o Automated Report Generation 
  621.     o DLL Generation Utility -- The Custom Solution Wizard 
  622.        o Encapsulate any supervised NeuroSolutions NN into a Dynamic Link
  623.          Library (DLL) 
  624.        o Use the DLL to embed a NN into your own Visual Basic, Microsoft
  625.          Excel, Microsoft Access or Visual C++ application 
  626.        o Support for both Recall and Learning networks available 
  627.        o Simple protocol for sending the input data and retrieving the
  628.          network response 
  629.     o Comprehensive Macro Language 
  630.     o Fully accessible from any OLE-compliant application, such as: 
  631.        o Visual Basic 
  632.        o Microsoft Excel 
  633.        o Microsoft Access 
  634.  
  635. 13. Qnet For Windows Version 2.0
  636. ++++++++++++++++++++++++++++++++
  637.  
  638.    Vesta Services, Inc.
  639.    1001 Green Bay Rd, Suite 196
  640.    Winnetka, IL   60093
  641.    Phone:   (708) 446-1655
  642.    E-Mail:  VestaServ@aol.com
  643.  
  644.    Trial Version Available: http://www.qnetv2k.com/ 
  645.  
  646.    Vesta Services announces Qnet for Windows Version 2.0. Qnet is an
  647.    advanced neural network modeling system that is ideal for developing and
  648.    implementing neural network solutions under Windows. The use of neural
  649.    network technology has grown rapidly over the past few years and is being
  650.    employed by an increasing number of disciplines to automate complex
  651.    decision making and problem solving tasks. Qnet Version 2 is a powerful,
  652.    32-bit, neural network development system for Windows NT, Windows 95 and
  653.    Windows 3.1/Win32s. In addition its development features, Qnet automates
  654.    access and use of Qnet neural networks under Windows. 
  655.  
  656.    Qnet neural networks have been successfully deployed to provide solutions
  657.    in finance, investing, marketing, science, engineering, medicine,
  658.    manufacturing, visual recognition... Qnet's 32-bit architecture and
  659.    high-speed training engine tackle problems of large scope and size. Qnet
  660.    also makes accessing this advanced technology easy. Qnet's neural network
  661.    setup dialogs guide users through the design process. Simple copy/paste
  662.    procedures can be used to transfer training data from other applications
  663.    directly to Qnet. Complete, interactive analysis is available during
  664.    training. Graphs monitor all key training information. Statistical checks
  665.    measure model quality. Automated testing is available for training
  666.    optimization. To implement trained neural networks, Qnet offers a variety
  667.    of choices. Qnet's built-in recall mode can process new cases through
  668.    trained neural networks. Qnet also includes a utility to automate access
  669.    and retrieval of solutions from other Windows applications. All popular
  670.    Windows spreadsheet and database applications can be setup to retrieve
  671.    Qnet solutions with the click of a button. Application developers are
  672.    provided with DLL access to Qnet neural networks and for complete
  673.    portability, ANSI C libraries are included to allow access from virtually
  674.    any platform. 
  675.  
  676.    Qnet for Windows is being offered at an introductory price of $199. It is
  677.    available immediately and may be purchased directly from Vesta Services.
  678.    Vesta Services may be reached at (voice) (708) 446-1655; (FAX) (708)
  679.    446-1674; (e-mail) VestaServ@aol.com; (mail) 1001 Green Bay Rd, #196,
  680.    Winnetka, IL 60093 
  681.  
  682. 14. NeuroLab, A Neural Network Library
  683. ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  684.  
  685.    Contact: Mikuni Berkeley R & D Corporation; 4000 Lakeside Dr.; Richmond,
  686.    CA
  687.    Tel: 510-222-9880; Fax: 510-222-9884; e-mail: neurolab-info@mikuni.com 
  688.  
  689.    NeuroLab is a block-diagram-based neural network library for Extend
  690.    simulation software (developed by Imagine That, Inc.). The library aids
  691.    the understanding, designing and simulating of neural network systems.
  692.    The library consists of more than 70 functional blocks for artificial
  693.    neural network implementation and many example models in several
  694.    professional fields.The package provides icon-based functional blocks for
  695.    easy implementation of simulation models. Users click, drag and connect
  696.    blocks to construct a neural network and can specify network
  697.    parameters--such as back propagation methods, learning rates, initial
  698.    weights, and biases--in the dialog boxes of the functional blocks.
  699.    Users can modify blocks with the Extend model-simulation scripting
  700.    language, ModL, and can include compiled program modules written in other
  701.    languages using XCMD and XFCN (external command and external function)
  702.    interfaces and DLL (dynamic linking library) for Windows. The package
  703.    provides many kinds of output blocks to monitor neural network status in
  704.    real time using color displays and animation and includes special blocks
  705.    for control application fields. Educational blocks are also included for
  706.    people who are just beginning to learn about neural networks and their
  707.    applications.
  708.    The library features various types of neural networks --including
  709.    Hopfield, competitive, recurrent, Boltzmann machine, single/multilayer
  710.    feed-forward, perceptron, context, feature map, and counter-propagation--
  711.    and has several back-propagation options: momentum and normalized
  712.    methods, adaptive learning rate, and accumulated learning.
  713.  
  714.    The package runs on Macintosh II or higher (FPU recommended) with system
  715.    6.0.7 or later and PC compatibles (486 or higher recommended) with
  716.    Windows 3.1 or later, and requires 4Mbytes of RAM. Models are
  717.    transferable between the two platforms. NeuroLab v1.2 costs US$495
  718.    (US$999 bundled with Extend v3.1). Educational and volume discounts are
  719.    available.
  720.    A free demo can be downloaded by ftp://ftp.mikuni.com/pub/neurolab or 
  721.    http://www.mikuni.com/. Orders, questions or suggestions can be sent by
  722.    e-mail to neurolab-info@mikuni.com. 
  723.  
  724. 15. hav.Software: havBpNet++, havFmNet++, havBpNet:J
  725. ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  726.  
  727.    Names:      havBpNet++
  728.                havFmNet++
  729.                havBpNet:J
  730.    Company:    hav.Software
  731.                P.O. Box 354
  732.                Richmond, Tx.  77406-0354 - USA
  733.    Phone:      (281) 341-5035
  734.    Email:      hav@hav.com
  735.    Web:        http://www.hav.com/
  736.  
  737.     o havBpNet++ is a C++ class library that implements feedforward, simple
  738.       recurrent and random-ordered recurrent nets trained by
  739.       backpropagation. Used for both stand-alone and embedded network
  740.       training and consultation applications. A simple layer-based API,
  741.       along with no restrictions on layer-size or number of layers, makes it
  742.       easy to build standard 3-layer nets or much more complex multiple
  743.       sub-net topologies. 
  744.  
  745.       Supports all standard network parameters (learning-rate, momentum,
  746.       Cascade- coefficient, weight-decay, batch training, etc.). Includes 5
  747.       activation-functions (Linear, Logistic-sigmoid, Hyperbolic-tangent,
  748.       Sin and Hermite) and 3 error-functions (e^2, e^3, e^4). Also included
  749.       is a special scaling utility for data with large dynamic range. 
  750.  
  751.       Several data-handling classes are also included. These classes, while
  752.       not required, may be used to provide convenient containers for
  753.       training and consultation data. They also provide several
  754.       normalization/de-normalization methods. 
  755.  
  756.       havBpNet++ is delivered as fully documented source + 200 pg
  757.       User/Developer Manual. Includes a special DLL version. Includes
  758.       several example trainers and consulters with data sets. Also included
  759.       is a fully functioning copy of the havBpETT demo (with network-save
  760.       enabled). 
  761.  
  762.       NOTE: a freeware version (Save disabled) of the havBpETT demo may be
  763.       downloaded from the hav.Software home-page: 
  764.       http://www.neosoft.com/~hav or by anonymous ftp from 
  765.       ftp://ftp.neosoft.com/pub/users/h/hav/havBpETT/demo2.exe. 
  766.  
  767.       Platforms:      Tested platforms include - PC (DOS, Windows-3.1, NT, Unix),
  768.                       HP (HPux), SUN (Sun/OS), IBM (AIX), SGI (Irix).
  769.                       Source and Network-save files portable across platforms.
  770.  
  771.       Licensing:      havBpNet++ is licensed by number of developers.
  772.                       A license may be used to support development on any number
  773.                       and types of cpu's.
  774.                       No Royalties or other fees (except for OEM/Reseller)
  775.  
  776.       Price:          Individual        $50.00 - one developer
  777.                       Site             $500.00 - multiple developers - one location
  778.                       Corporate       $1000.00 - multiple developers and locations
  779.                       OEM/Reseller    quoted individually
  780.                       (by American Express, bank draft and approved company PO)
  781.  
  782.       Media:  3.5-inch floppy - ascii format (except havBpETT which is in PC-exe
  783.                                               format).
  784.  
  785.     o havFmNet++ is a C++ class library that implements Self-Organizing
  786.       Feature Map nets. Map-layers may be from 1 to any dimension. 
  787.  
  788.       havFmNet++ may be used for both stand-alone and embedded network
  789.       training and consultation applications. A simple Layer-based API,
  790.       along with no restrictions on layer-size or number of layers, makes it
  791.       easy to build single- layer nets or much more complex multiple-layer
  792.       topologies. havFmNet++ is fully compatible with havBpNet++ which may
  793.       be used for pre- and post- processing. 
  794.  
  795.       Supports all standard network parameters (learning-rate, momentum,
  796.       neighborhood, conscience, batch, etc.). Uses On-Center-Off-Surround
  797.       training controlled by a sombrero form of Kohonen's algorithm. Updates
  798.       are controllable by three neighborhood related parameters:
  799.       neighborhood-size, block-size and neighborhood-coefficient cutoff.
  800.       Also included is a special scaling utility for data with large dynamic
  801.       range. 
  802.  
  803.       Several data-handling classes are also included. These classes,
  804.       while not required, may be used to provide convenient containers for
  805.       training and consultation data. They also provide several
  806.       normalization/de-normalization methods. 
  807.  
  808.       havFmNet++ is delivered as fully documented source plus 200 pg
  809.       User/Developer Manual. Includes several example trainers and
  810.       consulters with data sets. 
  811.  
  812.       Platforms:      Tested platforms include - PC (DOS, Windows-3.1, NT, Unix),
  813.                       HP (HPux), SUN (Sun/OS), IBM (AIX), SGI (Irix).
  814.                       Source and Network-save files portable across platforms.
  815.  
  816.       Licensing:      havFmNet++ is licensed by number of developers.
  817.                       A license may be used
  818.                       to support development on any number and types of cpu's.
  819.                       No Royalties or other fees (possible exception for OEM).
  820.  
  821.       Price:          Individual        $50.00 - one developer
  822.                       Site             $500.00 - multiple developers - one location
  823.                       Corporate       $1000.00 - multiple developers and locations
  824.                       OEM/Reseller    quoted individually
  825.                       (by American Express, bank draft and approved company PO)
  826.  
  827.       Media:  3.5-inch floppy - ascii format
  828.  
  829.     o havBpNet:J is a Java class library that implements feedforward, simple
  830.       recurrent (sequential) and random-ordered recurrent nets trained by
  831.       backpropagation. Used for both stand-alone and embedded network
  832.       training and consultation applications and applets. A simple
  833.       layer-based API, along with no restrictions on layer-size or number of
  834.       layers, makes it easy to build standard 3-layer nets or much more
  835.       complex multiple sub-net topologies. 
  836.  
  837.       Supports all standard network parameters (learning-rate, momentum,
  838.       Cascade-coefficient, weight-decay, batch training, error threshold,
  839.       etc.). Includes 5 activation-functions (Linear, Logistic-sigmoid,
  840.       Hyperbolic-tangent, Sin and Hermite) and 3 error-functions (e^2, e^3,
  841.       e^4). Also included is a special scaling utility for data with large
  842.       dynamic range. 
  843.  
  844.       Several data-handling classes are also included. These classes, while
  845.       not required, may be used to provide convenient containers for
  846.       training and consultation data. They also provide several
  847.       normalization/de-normalization methods. 
  848.  
  849.       Platforms:  Java Virtual Machines - 1.0 and later
  850.  
  851.       Licensing:  No Royalties or other fees (except for OEM/Reseller)
  852.  
  853.       Price:      Individual License is $55.00
  854.                   Site, Corporate and OEM/Reseller also available
  855.  
  856.       Media:      Electronic distribution only.
  857.  
  858. 16. IBM Neural Network Utility
  859. ++++++++++++++++++++++++++++++
  860.  
  861.    Product Name: IBM Neural Network Utility
  862.    Distributor: Contact a local reseller or call 1-800-IBM-CALL, Dept. SA045
  863.    to order.
  864.    Basic capabilities: The Neural Network Utility Family consists of six
  865.    products: client/server capable versions for OS/2, Windows, AIX, and
  866.    standalone versions for OS/2 and Windows. Applications built with NNU are
  867.    portable to any of the supported platforms regardless of the development
  868.    platform. NNU provides a powerful, easy to use, point-and-click graphical
  869.    development environment. Features include: data translation and scaling,
  870.    applicaton generation, multiple network models, and automated network
  871.    training. We also support fuzzy rule systems, which can be combined with
  872.    the neural networks. Once trained, our APIs allow you to embed your
  873.    network and/or rulebase into your own applications.
  874.    Operating Systems: OS/2, Windows, AIX, AS/400
  875.    System requirements: basic; request brochure for more details
  876.    Price: Prices start at $250
  877.    For product brochures, detailed pricing information, or any other
  878.    information, send a note to nninfo@vnet.ibm.com. 
  879.  
  880. 17. NeuroGenetic Optimizer (NGO) Version 2.0
  881. ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  882.  
  883.    BioComp's leading product is the NeuroGenetic Optimizer, or NGO. As the
  884.    name suggests, the NGO is a neural network development tool that uses
  885.    genetic algorithms to optimize the inputs and structure of a neural
  886.    network. Without the NGO, building neural networks can be tedious and
  887.    time consuming even for an expert. For example, in a relatively simple
  888.    neural network, the number of possible combination of inputs and neural
  889.    network structures can be easily over 100 billion. The difference between
  890.    an average network and an optimum network is substantial. The NGO
  891.    searches for optimal neural network solutions. See our web page at 
  892.    http://www.bio-comp.com. for a demo that you can download and try out.
  893.    Our customers who have used other neural network development tools are
  894.    delighted with both the ease of use of the NGO and the quality to their
  895.    results. 
  896.  
  897.    BioComp Systems, Inc. introduced version 1.0 of the NGO in January of
  898.    1995 and now proudly announces version 2.0. With version 2.0, the NGO is
  899.    now equipped for predicting time-based information such as product sales,
  900.    financial markets and instruments, process faults, etc., in addition to
  901.    its current capabilities in functional modeling, classification, and
  902.    diagnosis. 
  903.  
  904.    While the NGO embodies sophisticated genetic algorithm search and neural
  905.    network modeling technology, it has a very easy to use GUI interface for
  906.    Microsoft Windows. You don't have to know or understand the underlying
  907.    technology to build highly effective financial models. On the other hand,
  908.    if you like to work with the technology, the NGO is highly configurable
  909.    to customize the NGO to your liking. 
  910.  
  911.    Key new features of the NGO include: 
  912.     o Highly effective "Continuous Adaptive Time", Time Delay and lagged
  913.       input Back Propagation neural networks with optional recurrent
  914.       outputs, automatically competing and selected based on predictive
  915.       accuracy. 
  916.     o Walk Forward Train/Test/Validation model evaluation for assuring model
  917.       robustness, 
  918.     o Easy input data lagging for Back Propagation neural models, 
  919.     o Neural transfer functions and techniques that assure proper
  920.       extrapolation of predicted variables to new highs, 
  921.     o Confusion matrix viewing of Predicted vs. Desired results, 
  922.     o Exportation of models to Excel 5.0 (Win 3.1) or Excel 7.0 (Win'95/NT)
  923.       through an optional Excel Add-In 
  924.     o Five accuracies to choose from including; Relative Accuracy,
  925.       R-Squared, Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square (RMS) Error and
  926.       Average Absolute error. 
  927.  
  928.    With version 2.0, the NGO is now available as a full 32 bit application
  929.    for Windows '95 and Windows NT to take advantage of the 32 bit preemptive
  930.    multitasking power of those platforms. A 16 bit version for Windows 3.1
  931.    is also available. Customized professional server based systems are also
  932.    available for high volume automated model generation and prediction.
  933.    Prices start at $195. 
  934.  
  935.    BioComp Systems, Inc.
  936.    Overlake Business Center
  937.    2871 152nd Avenue N.E.
  938.    Redmond, WA 98052, USA
  939.    1-800-716-6770 (US/Canada voice)=20  1-206-869-6770 (Local/Int'l voice)
  940.    1-206-869-6850 (Fax)                 http://www.bio-comp.com.
  941.    biocomp@biocomp.seanet.com           70673.1554@compuserve.com
  942.  
  943. 18. WAND
  944. ++++++++
  945.  
  946.    Weightless Neural Design system for Education and Industry. 
  947.    Developed by Novel Technical Solutions in association with Imperial
  948.    College of Science, Technology and Medicine (London UK). 
  949.    WAND introduces Weightless Neural Technology as applied to Image
  950.    Recognition. 
  951.    It includes an automated image preparation package, a weightless neural
  952.    simulator and a comprehensive manual with hands-on tutorials. 
  953.    Full information including a download demo can be obtained from: 
  954.    http://www.sonnet.co.uk/nts/ 
  955.    To contact Novel Technical Solutions email: <neural@nts.sonnet.co.uk>. 
  956.  
  957. 19. The Dendronic Learning Engine
  958. +++++++++++++++++++++++++++++++++
  959.  
  960.    The Dendronic Learning Engine (DLE) Software Development Kit (SDK) allows
  961.    the user to easily program machine learning technology into high
  962.    performance applications. Application programming interfaces to C and C++
  963.    are provided. Supervised learning is supported, as well as the recently
  964.    developed reinforcement learning of value functions and Q-functions. Fast
  965.    evaluation on PC hardware is supported by ALN Decision Trees. 
  966.  
  967.    An ALN consists of linear functions with adaptable weights at the leaves
  968.    of a tree of maximum and minimum operators. The tree grows automatically
  969.    during training: a linear piece splits if its error is too high. The
  970.    function computed by an ALN is piecewise linear and continuous, and can
  971.    approximate any continuous function to any required accuracy. Statistics
  972.    are reported on the fit of each linear piece to test data. 
  973.  
  974.    The DLE has been very successful in predicting electrical power loads in
  975.    the Province of Alberta. The 24-hour ahead load for all of Alberta (using
  976.    seven weather regions) was predicted using a single ALN. Visit 
  977.    http://www.dendronic.com/applications.htm to learn about other successful
  978.    applications to ATM communication systems, walking prostheses for persons
  979.    with incomplete spinal cord injury, and many other areas. 
  980.  
  981.    Operating Systems: Windows NT 4.0, 95 and higher. 
  982.  
  983.    Price: Prices for the SDK start at $3495 US for a single seat, and are
  984.    negotiable for embedded learning systems. A runtime non-learning system
  985.    can be distributed royalty-free. 
  986.  
  987.    The power of the DLE can be tried out using an interactive spreadsheet
  988.    program, ALNBench. ALNBench is free for research, education and
  989.    evaluation purposes. The program can be downloaded from 
  990.    http://www.dendronic.com/beta.htm (Please note the installation key given
  991.    there!) 
  992.  
  993.    For further information please contact: 
  994.  
  995.    William W. Armstrong PhD, President
  996.    Dendronic Decisions Limited
  997.    3624 - 108 Street, NW
  998.    Edmonton, Alberta,
  999.    Canada T6J 1B4
  1000.    Email: arms@dendronic.com
  1001.    URL: http://www.dendronic.com/
  1002.    Tel. +1 403 421 0800
  1003.    (Note: The area code 403 changes to 780 after Jan. 25, 1999)
  1004.  
  1005. 20. TDL v. 1.1 (Trans-Dimensional Learning)
  1006. +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  1007.  
  1008.    Platform: Windows 3.*
  1009.    Company: Universal Problem Solvers, Inc.
  1010.    WWW-Site (UPSO): http://www.alberts.com/authorpages/00002375/prod_262.htm
  1011.    or FTP-Site (FREE Demo only): ftp.coast.net, in Directory:
  1012.    SimTel/win3/neurlnet, File: tdl11-1.zip and tdl11-2.zip
  1013.    Cost of complete program: US$20 + (US$3 Shipping and Handling).
  1014.  
  1015.    The purpose of TDL is to provide users of neural networks with a specific
  1016.    platform to conduct pattern recognition tasks. The system allows for the
  1017.    fast creation of automatically constructed neural networks. There is no
  1018.    need to resort to manually creating neural networks and twiddling with
  1019.    learning parameters. TDL's Wizard can help you optimize pattern
  1020.    recognition accuracy. Besides allowing the application user to
  1021.    automatically construct neural network for a given pattern recognition
  1022.    task, the system supports trans-dimensional learning. Simply put, this
  1023.    allows one to learn various tasks within a single network, which
  1024.    otherwise differ in the number of input stimuli and output responses
  1025.    utilized for describing them. With TDL it is possible to incrementally
  1026.    learn various pattern recognition tasks within a single coherent neural
  1027.    network structure. Furthermore, TDL supports the use of semi-weighted
  1028.    neural networks, which represent a hybrid cross between standard weighted
  1029.    neural networks and weightless multi-level threshold units. Combining
  1030.    both can result in extremely compact network structures (i.e., reduction
  1031.    in connections and hidden units), and improve predictive accuracy on yet
  1032.    unseen patterns. Of course the user has the option to create networks
  1033.    which only use standard weighted neurons. 
  1034.  
  1035.    System Highlights: 
  1036.    1. The user is in control of TDL's memory system (can decide how many
  1037.       examples and neurons are allocated ; no more limitations, except for
  1038.       your computers memory). 
  1039.    2. TDLs Wizard supports hassle-free development of neural networks, the
  1040.       goal of course being optimization of predictive accuracy on unseen
  1041.       patterns. 
  1042.    3. History option allows users to capture their favorite keystrokes and
  1043.       save them. Easy recall for future use. 
  1044.    4. Provides symbolic interface which allows the user to create:Input and
  1045.       output definition files, Pattern files, and Help files for objects
  1046.       (i.e., inputs, input values, and outputs). 
  1047.    5. Supports categorization of inputs. This allows the user to readily
  1048.       access inputs via a popup menu within the main TDL menu. The
  1049.       hierarchical structure of the popup menu is under the full control of
  1050.       the application developer (i. e., user). 
  1051.    6. Symbolic object manipulation tool: Allows the user to interactively
  1052.       design the input/output structure of an application. The user can
  1053.       create, delete, or modify inputs, outputs, input values, and
  1054.       categories. 
  1055.    7. Supports Rule representation: (a) Extends standard Boolean operators
  1056.       (i.e., and, or, not) to contain several quantifiers (i.e., atmost,
  1057.       atleast, exactly, between). (b) Provides mechanisms for rule revision
  1058.       (i.e., refinement) and extraction. (c) Allows partial rule
  1059.       recognition. Supported are first- and best-fit. 
  1060.    8. Allows co-evolution of different subpopulations (based on type of
  1061.       transfer function chosen for each subpopulation). 
  1062.    9. Provides three types of crossover operators: simple random, weighted
  1063.       and blocked. 
  1064.   10. Supports both one-shot as well as multi-shot learning. Multi-shot
  1065.       learning allows for the incremental acquisition of different data
  1066.       sets. A single expert network is constructed, capable of recognizing
  1067.       all the data sets supplied during learning. Quick context switching
  1068.       between different domains is possible. 
  1069.   11. Three types of local learning rules are included: perceptron, delta
  1070.       and fastprop. 
  1071.   12. Implements 7 types of unit transfer functions: simple threshold,
  1072.       sigmoid, sigmoid-squash, n-level threshold, new n-level-threshold,
  1073.       gaussian and linear. 
  1074.   13. Over a dozen statistics are collected during various batch training
  1075.       sessions. These can be viewed using the chart option. 
  1076.   14. A 140+ page hypertext on-line help menu is available. 
  1077.   15. A DEMONSTRATION of TDL can be invoked when initially starting the
  1078.       program. 
  1079.  
  1080. 21. NeurOn-Line
  1081. +++++++++++++++
  1082.  
  1083.    Built on Gensym Corp.'s G2(r), Gensym's NeurOn-Line(r) is a graphical,
  1084.    object-oriented software product that enables users to easily build
  1085.    neural networks and integrate them into G2 applications. NeurOn-Line is
  1086.    well suited for advanced control, data and sensor validation, pattern
  1087.    recognition, fault classification, and multivariable quality control
  1088.    applications. Gensym's NeurOn-Line provides neural net training and
  1089.    on-line deployment in a single, consistent environment. NeurOn-Line's
  1090.    visual programming environment provides pre-defined blocks of neural net
  1091.    paradigms that have been extended with specific features for real-time
  1092.    process control applications. These include: Backprop, Radial Basis
  1093.    Function, Rho, and Autoassociative networks. For more information on
  1094.    Gensym software, visit their home page at http://www.gensym.com. 
  1095.  
  1096. 22. Neuframe
  1097. ++++++++++++
  1098.  
  1099.    Product: Neuframe v.4 - ActiveX Components
  1100.    Company: Neusciences
  1101.    Address: Unit 2
  1102.             Lulworth Business Centre
  1103.             Totton
  1104.             Southampton
  1105.             UK
  1106.             SO40 3WW
  1107.      Phone: +44 023 80 664011
  1108.      Email: sales@neusciences.com
  1109.        URL: http://www.neusciences.com
  1110.  
  1111.    Neuframe is an easy-to-use, visual, object-oriented approach to problem
  1112.    solving, allowing the user to embed intelligent technologies within their
  1113.    applications. Neuframe provides features that enable businesses to
  1114.    investigate and apply Intelligence Technologies from an initial low cost
  1115.    experimentation platform, through to the building of embedded
  1116.    implementations using software components. 
  1117.  
  1118.    Includes: 
  1119.     o ODBC 
  1120.     o Data Pre-Processing 
  1121.     o Multi-Layered Perceptron 
  1122.     o Kohonen 
  1123.     o Kmeans 
  1124.     o Radial Basis Function 
  1125.     o Neuro-Fuzzy Logic 
  1126.     o Statistics and Graphics 
  1127.     o Code Extract and OLE for development use 
  1128.  
  1129.    Recommended Configuration - Windows 9X, NT4 or 2000, Pentium 200 with
  1130.    64Mb Ram
  1131.  
  1132.    Price: Commercial £1295 - Educational £777 (pounds sterling)
  1133.  
  1134.    ActiveX Components
  1135.  
  1136.    KMeans, Linear Regression, Data Encoder: Price £150 each (pounds
  1137.    sterling)
  1138.  
  1139.    Multi-Layered Perceptron, Radial Basis Function, Projection Pursuit
  1140.    Regression, Kohonen: Price £350 each (pounds sterling)
  1141.  
  1142. 23. OWL Neural Network Library (TM)
  1143. +++++++++++++++++++++++++++++++++++
  1144.  
  1145.    Product: OWL Neural Network Library (TM)
  1146.    Company: HyperLogic Corporation
  1147.    Address: PO Box 300010
  1148.             Escondido, CA 92030
  1149.             USA
  1150.      Phone: +1 619-746-2765 
  1151.        Fax: +1 619-746-4089
  1152.      Email: prodinfo@hyperlogic.com 
  1153.        URL: http://www.hyperlogic.com/owl.html
  1154.  
  1155.    The OWL Neural Network Library provides a set of popular networks in the
  1156.    form of a programming library for C or C++ software development. The
  1157.    library is designed to support engineering applications as well as
  1158.    academic research efforts. 
  1159.  
  1160.    A common programming interface allows consistent access to the various
  1161.    paradigms. The programming environment consists of functions for
  1162.    creating, deleting, training, running, saving, and restoring networks,
  1163.    accessing node states and weights, randomizing weights, reporting the
  1164.    complete network state in a printable ASCII form, and formatting detailed
  1165.    error message strings. 
  1166.  
  1167.    The library includes 20 neural network paradigms, and facilitates the
  1168.    construction of others by concatenation of simpler networks. Networks
  1169.    included are: 
  1170.     o Adaptive Bidirectional Associative Memories (ABAM), including
  1171.       stochastic versions (RABAM). Five paradigms in all. 
  1172.     o Discrete Bidirectional Associative Memory (BAM), with individual bias
  1173.       weights for increased pattern capacity. 
  1174.     o Multi-layer Backpropagation with many user controls such as batching,
  1175.       momentum, error propagation for network concatenation, and optional
  1176.       computation of squared error. A compatible, non-learning integer
  1177.       fixed-point version is included. Two paradigms in all. 
  1178.     o Nonadaptive Boltzmann Machine and Discrete Hopfield Circuit. 
  1179.     o "Brain-State-in-a-Box" autoassociator. 
  1180.     o Competitive Learning Networks: Classical, Differential, and
  1181.       "Conscience" version. Three paradigms in all. 
  1182.     o Fuzzy Associative Memory (FAM). 
  1183.     o "Hamming Network", a binary nearest-neighbor classifier. 
  1184.     o Generic Inner Product Layer with user-defined signal function. 
  1185.     o "Outstar Layer" learns time-weighted averages. This network,
  1186.       concatenated with Competitive Learning, yields the
  1187.       "Counterpropagation" network. 
  1188.     o "Learning Logic" gradient descent network, due to David Parker. 
  1189.     o Temporal Access Memory, a unidirectional network useful for recalling
  1190.       binary pattern sequences. 
  1191.     o Temporal Pattern Network, for learning time-sequenced binary patterns.
  1192.  
  1193.    Supported Environments: 
  1194.    The object code version of OWL is provided on MS-DOS format diskettes
  1195.    with object libraries and makefiles for both Borland and Microsoft C. An
  1196.    included Windows DLL supports OWL development under Windows. The package
  1197.    also includes Owgraphics, a mouseless graphical user interface support
  1198.    library for DOS. 
  1199.    Both graphical and "stdio" example programs are included. 
  1200.    The Portable Source Code version of OWL compiles without change on many
  1201.    hosts, including VAX, UINX, and Transputer. The source code package
  1202.    includes the entire object-code package. 
  1203.  
  1204.    Price: 
  1205.    USA and Canada: (US) $295 object code, (US) $995 with source 
  1206.    Outside USA and Canada: (US) $350 object code, (US) $1050 with source 
  1207.    Shipping, taxes, duties, etc., are the responsibility of the customer. 
  1208.  
  1209. 24. Neural Connection
  1210. +++++++++++++++++++++
  1211.  
  1212.     Product: Neural Connection
  1213.     Company: SPSS Inc.
  1214.     Address: 444 N. Michigan Ave., Chicago, IL 60611
  1215.       Phone: 1-800-543-2185
  1216.              1-312-329-3500 (U.S. and Canada)
  1217.         Fax: 1-312-329-3668 (U.S. and Canada)
  1218.       Email: sales@spss.com
  1219.         URL: http://www.spss.com
  1220.  
  1221.    SPSS has offices worldwide.  For inquiries outside the U.S. and Canada, 
  1222.    please contact the U.S. office to locate the office nearest you.
  1223.  
  1224.    Operating system   : Microsoft Windows 3.1 (runs in Windows 95)
  1225.    System requirements: 386 pc or better, 4 MB memory (8MB recommended), 4 MB 
  1226.    free hard disk space, VGA or SVGA monitor, Mouse or other pointing device, 
  1227.    Math coprocessor strongly recommended
  1228.    Price: $995, academic discounts available
  1229.  
  1230.    Description
  1231.    Neural Connection is a graphical neural network tool which uses an
  1232.    icon-based workspace for building models for prediction, classification,
  1233.    time series forecasting and data segmentation.  It includes extensive
  1234.    data management capabilities so your data preparation is easily done
  1235.    right within Neural Connection.  Several output tools give you the
  1236.    ability to explore your models thoroughly so you understand your
  1237.    results.
  1238.  
  1239.    Modeling and Forecasting tools
  1240.    * 3 neural network tools: Multi-Layer Perceptron, Radial Basis Function, 
  1241.      Kohonen network
  1242.    * 3 statistical analysis tools: Multiple linear regression, Closest 
  1243.      class means classifier, Principal component analysis
  1244.  
  1245.    Data Management tools
  1246.    * Filter tool: transformations, trimming, descriptive statistics, 
  1247.      select/deselect variables for analysis, histograms
  1248.    * Time series window: single- or multi-step prediction, adjustable step 
  1249.      size
  1250.    * Network combiner
  1251.    * Simulator
  1252.    * Split dataset: training, validation and test data
  1253.    * Handles missing values
  1254.  
  1255.    Output Options
  1256.    * Text output: writes ASCII and SPSS (.sav) files, actual values, 
  1257.      probabilities, classification results table, network output
  1258.    * Graphical output: 3-D contour plot, rotation capabilties, WhatIf? tool 
  1259.      includes interactive sensititivity plot, cross section, color contour
  1260.      plot
  1261.    * Time series plot
  1262.  
  1263.    Production Tools
  1264.    * Scripting language for batch jobs and interactive applications
  1265.    * Scripting language for building applications
  1266.  
  1267.    Documentation
  1268.    * User s guide includes tutorial, operations and algorithms
  1269.    * Guide to neural network applications
  1270.  
  1271.    Example Applications
  1272.    * Finance - predict account attrition
  1273.    * Marketing - customer segmentation
  1274.    * Medical - predict length of stay in hospital
  1275.    * Consulting - forecast construction needs of federal court systems
  1276.    * Utilities - predict number of service requests
  1277.    * Sales - forecast product demand and sales
  1278.    * Science - classify climate types
  1279.  
  1280.  
  1281. 25. Pattern Recognition Workbench Expo/PRO/PRO+
  1282. +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  1283.  
  1284.    Name: Pattern Recognition Workbench Expo/PRO/PRO+ 
  1285.    Company: Unica Technologies, Inc. 
  1286.    Address: 55 Old Bedford Rd., Lincoln, MA 01773 USA 
  1287.    Phone, Fax: (617) 259-5900, (617) 259-5901 
  1288.    Email: unica@unica-usa.com 
  1289.  
  1290.    Basic capabilities: 
  1291.     o Supported architectures and training methods include backpropagation,
  1292.       radial basis functions, K nearest neighbors, Gaussian mixture, Nearest
  1293.       cluster, K means clustering, logistic regression, and more. 
  1294.     o Experiment managers interactively control model development by
  1295.       walking you through problem definition and set-up; 
  1296.        o Provides icon-based management of experiments and reports. 
  1297.        o Easily performs automated input feature selection searches and
  1298.          automated algorithm parameter searches (using intelligent search
  1299.          methods including genetic algorithms) 
  1300.        o Statistical model validation (cross-validation, bootstrap
  1301.          validation, sliding-window validation). 
  1302.     o "Giga-spreadsheets" hold 16,000 columns by 16 million rows of data
  1303.       each (254 billion cells)! 
  1304.     o Intelligent spreadsheet supports data preprocessing and manipulation
  1305.       with over 100 built-in macro functions. Custom user functions can be
  1306.       built to create a library of re-usable macro functions. 
  1307.     o C source code generation, DLLs, and real-time application linking via
  1308.       DDE/OLE links. 
  1309.     o Interactive graphing and data visualization (line, histogram, 2D and
  1310.       3D scatter graphs). 
  1311.  
  1312.    Operating system: Windows 3.1, WFW 3.11, Windows 95, Windows NT (16-
  1313.    and 32-bit versions available) 
  1314.  
  1315.    System requirements: Intel 486+, 8+ MB memory, 5+ MB disk space 
  1316.  
  1317.    Approx. price: software starts at $995.00 (call for more info) 
  1318.    Solving Pattern Recognition Problems text book: $49.95 
  1319.    Money-back guarantee 
  1320.  
  1321.    Comments: Pattern Recognition Workbench (PRW) is a comprehensive
  1322.    environment/tool for solving pattern recognition problems using neural
  1323.    network, machine learning, and traditional statistical technologies. With
  1324.    an intuitive, easy-to-use graphical interface, PRW has the flexibility to
  1325.    address many applications. With features such as automated model
  1326.    generation (via input feature selection and algorithm parameter
  1327.    searches), experiment management, and statistical validation, PRW
  1328.    provides all the necessary tools from formatting and preprocessing your
  1329.    data to setting up, running, and evaluating experiments, to deploying
  1330.    your solution. PRW's automated model generation capability can generate
  1331.    literally hundreds of models, selecting the best ones from a thorough
  1332.    search space, ultimately resulting in better solutions! 
  1333.  
  1334. 26. PREVia
  1335. ++++++++++
  1336.  
  1337.    PREVia is a simple Neural Network-based forecasting tool. The current
  1338.    commercial version is available in French and English (the downloadable
  1339.    version is in English). A working demo version of PREVia is available for
  1340.    download at: http://www.elseware.fr/. 
  1341.  
  1342.    Introducing Previa
  1343.    ------------------
  1344.  
  1345.    Based on a detailed analysis of the forecasting decision process, Previa
  1346.    was jointly designed and implemented by experts in economics and finance,
  1347.    and neural network systems specialists including both mathematicians and
  1348.    computer scientists. Previa thus enables the experimentation, testing,
  1349.    and validation of numerous models. In a few hours, the forecasting expert
  1350.    can conduct a systematic experimentation, generate a study report, and
  1351.    produce an operational forecasting model. The power of Previa stems from
  1352.    the model type used, i.e., neural networks. Previa offers a wide range of
  1353.    model types, hence allowing the user to create and test several
  1354.    forecasting systems, and to assess each of them with the same set of
  1355.    criteria. In this way, Previa offers a working environment where the user
  1356.    can rationalise his or her decision process. The hardware requirements of
  1357.    Previa are: an IBM-compatible PC with Windows 3.1 (c) or Windows95. For
  1358.    the best performance, an Intel 486DX processor is recommended. Previa is
  1359.    delivered as a shrink-wrapped application software, as well as a dynamic
  1360.    link library (DLL) for the development of custom software. The DLL
  1361.    contains all the necessary functions and data structures to manipulate
  1362.    time series, neural networks, and associated algorithms. The DLL can also
  1363.    be used to develop applications with Visual BasicTM. A partial list of
  1364.    features: 
  1365.  
  1366.    * Definition of a forecast equation : *
  1367.      Definition of the variable to forecast and explanatory variables.
  1368.      Automatic harmonisation of the domains and periodicities involved in 
  1369.         the equation.
  1370.    * Choice of a neuronal model associated with the forecasting equation :  *
  1371.      Automatic or manual definition of multi-layered architectures.
  1372.      Temporal models with loop-backs of intermediate layers.
  1373.    * Fine-tuning of a neuronal model by training *
  1374.      Training by gradient back-propagation.
  1375.      Automatic simplification of architectures.
  1376.      Definition of training objectives by adaptation of the optimisation 
  1377.         criterion.
  1378.      Definition of model form constraints.
  1379.      Graphing of different error criteria.
  1380.    * Analysis of a neuronal model: *
  1381.      View of Hinton graph associated with each network layer.
  1382.      Connection weight editing.
  1383.      Calculation of sensitivity and elasticity of the variable to forecast, 
  1384.         in relation to the explanatory variables.
  1385.      Calculation of the hidden series produced by the neural network.
  1386.    * Neural Network-Based Forecasting *
  1387.      Operational use of a neural network.
  1388.    * Series Analysis *
  1389.      Visualisation of a series curve.  Editing of the series values.
  1390.      Smoothing (simple, double, Holt & Winters)
  1391.      Study of the predictability of a series (fractal dimension)
  1392.      Comparison of two series.  Visualisation of X-Y graphs.
  1393.  
  1394. 27. Trajan 2.0 Neural Network Simulator
  1395. +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  1396.  
  1397.    Trajan Software Ltd,
  1398.    Trajan House,
  1399.    68 Lesbury Close,
  1400.    Chester-le-Street,
  1401.    Co. Durham,
  1402.    DH2 3SR,
  1403.    United Kingdom.
  1404.  
  1405.    WWW: http://www.trajan-software.demon.co.uk
  1406.  
  1407.    Email: andrew@trajan-software.demon.co.uk
  1408.  
  1409.    Tel: +44 191 388 5737. (8:00-22:00 GMT).
  1410.  
  1411.    Features.
  1412.    =========
  1413.  
  1414.    Trajan 2.1 Professional is a Windows-based Neural Network includes
  1415.    support for a wide range of Neural Network types, training algorithms,
  1416.    and graphical and statistical feedback on Neural Network performance.
  1417.  
  1418.    Features include: 
  1419.    1. Full 32-bit power. Trajan 2.1 is available in a 32-bit version for
  1420.       use on Windows 95 and Windows NT platforms, supporting
  1421.       virtually-unlimited network sizes (available memory is a constraint).
  1422.       A 16-bit version (network size limited to 8,192 units per layer) is
  1423.       also available for use on Windows 3.1. 
  1424.    2. Network Architectures. Includes Support for Multilayer Perceptrons,
  1425.       Kohonen networks, Radial Basis Functions, Linear models, Probabilistic
  1426.       and Generalised Regression Neural Networks. Training algorithms
  1427.       include the very fast, modern Levenburg-Marquardt and Conjugate
  1428.       Gradient Descent algorithms, in addition to Back Propagation (with
  1429.       time-dependent learning rate and momentum, shuffling and additive
  1430.       noise), Quick Propagation and Delta-Bar-Delta for Multilayer
  1431.       Perceptrons; K-Means, K-Nearest Neighbour and Pseudo-Inverse
  1432.       techniques for Radial Basis Function networks, Principal Components
  1433.       Analysis and specialised algorithms for Automatic Network Design and
  1434.       Neuro-Genetic Input Selection. Error plotting, automatic cross
  1435.       verification and a variety of stopping conditions are also included. 
  1436.    3. Custom Architectures. Trajan allows you to select special
  1437.       Activation functions and Error functions; for example, to use Softmax
  1438.       and Cross-entropy for Probability Estimation, or City-Block Error
  1439.       function for reduced outlier-sensitivity. There are also facilities to
  1440.       "splice" networks together and to delete layers from networks,
  1441.       allowing you to rapidly create pre- and post-processing networks,
  1442.       including Autoassociative Dimensionality Reduction networks. 
  1443.    4. Simple User Interface. Trajan's carefully-designed interface gives
  1444.       you access to large amounts of information using Graphs, Bar Charts
  1445.       and Datasheets. Trajan automatically calculates overall statistics on
  1446.       the performance of networks in both classification and regression.
  1447.       Virtually all information can be transferred via the Clipboard to
  1448.       other Windows applications such as Spreadsheets. 
  1449.    5. Pre- and Post-processing. Trajan 2.1 supports a range of pre- and
  1450.       post-processing options, including Minimax scaling, Winner-takes-all,
  1451.       Unit-Sum and Unit-Length vector. Trajan also assigns classifications
  1452.       based on user-specified Accept and Reject thresholds.
  1453.  
  1454.    6. Embedded Use. The Trajan Dynamic Link Library gives full
  1455.       programmatic access to Trajan's facilities, including network
  1456.       creation, editing and training. Trajan 2.1 come complete with sample
  1457.       applications written in 'C' and Visual Basic.
  1458.    There is also a demonstration version of the Software available; please
  1459.    download this to check whether Trajan 2.1 fulfils your needs. 
  1460.  
  1461. 28. DataEngine
  1462. ++++++++++++++
  1463.  
  1464.    Product: DataEngine, DataEngine ADL, DataEngine V.i
  1465.  
  1466.    Company: MIT GmbH
  1467.    Address: Promenade 9
  1468.             52076 Aachen
  1469.             Germany
  1470.  
  1471.      Phone: +49 2408 94580
  1472.        Fax: +49 2408 94582
  1473.      EMail: mailto:info@mitgmbh.de
  1474.        URL: http://www.mitgmbh.de
  1475.  
  1476.    DataEngine is a software tool for data analysis implementing
  1477.    Fuzzy Rule Based Systems, Fuzzy Cluster Methods, Neural Networks,
  1478.    and Neural-Fuzzy Systems in combination with conventional methods
  1479.    of mathematics, statistics, and signal processing.
  1480.  
  1481.    DataEngine ADL enables you to integrate classifiers or controllers
  1482.    developed with DataEngine into your own software environment.  It
  1483.    is offered as a DLL for MS/Windows or as a C++ library for various
  1484.    platforms and compilers.
  1485.  
  1486.    DataEngine V.i is an add-on tool for LabView (TM) that enables you
  1487.    to integrate Fuzzy Logic and Neural Networks into LabView through
  1488.    virtual instruments to build systems for data analysis as well as
  1489.    for Fuzzy Control tasks.
  1490.  
  1491. 29. Machine Consciousness Toolbox
  1492. +++++++++++++++++++++++++++++++++
  1493.  
  1494.    Can a machine help you understand the mechanisms of consciousness?
  1495.    A visual, interactive application for investigating artificial
  1496.    consciousness as inspired by the biological brain.
  1497.    Free, fully functional, introductory version with user manual and
  1498.    tutorials to download.
  1499.    Based on the MAGNUS neural architecture developed at Imperial College,
  1500.    London, UK.
  1501.    Developed by Novel Technical Solutions.
  1502.    Full information and download from: http://www.sonnet.co.uk/nts 
  1503.  
  1504.    [Note from FAQ maintainer: While this product explores some of the
  1505.    prerequisites of consciousness in an interesting way, it does not deal
  1506.    with deeper philosophical issues such as qualia.] 
  1507.  
  1508. 30. Professional Basis of AI Backprop
  1509. +++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  1510.  
  1511.    Backprop, rprop, quickprop, delta-bar-delta, supersab, recurrent networks
  1512.    for Windows 95 and Unix/Tcl/Tk. Includes C++ source, examples, hypertext
  1513.    documentation and the ability to use trained networks in C++ programs.
  1514.    $30 for regular people and $200 for businesses and government agencies.
  1515.    For details see: http://www.dontveter.com/probp/probp.html or 
  1516.    http://www.unidial.com/~drt/probp/probp.html 
  1517.  
  1518.    Questions to: Don Tveter, don@dontveter.com 
  1519.  
  1520. 31. STATISTICA: Neural Networks
  1521. +++++++++++++++++++++++++++++++
  1522.  
  1523.         Product: STATISTICA: Neural Networks version 4.0
  1524.         Company: StatSoft, Inc.
  1525.         Address: 2300 E. 14th St.
  1526.                  Tulsa, OK  74104
  1527.                  USA
  1528.           Phone: (918) 749-1119
  1529.             Fax: (918) 749-2217
  1530.           Email: info@statsoft.com
  1531.             URL: http://www.statsoft.com/
  1532.  
  1533.    STATISTICA Neural Networks is a comprehensive application capable of
  1534.    designing a wide range of neural network architectures, employing both
  1535.    widely-used and highly-specialized training algorithms. STATISTICA Neural
  1536.    Networks was developed by StatSoft, Inc., the makers of STATISTICA
  1537.    software, and is available and supported through a world-wide network of
  1538.    StatSoft subsidiaries. 
  1539.  
  1540.    The current version STATISTICA Neural Networks 4.0 offers features such
  1541.    as sophisticated training algorithms, an Intelligent Problem Solver that
  1542.    walks the user step-by-step through the analysis, a Neuro-Genetic Input
  1543.    Selection facility, a large selection of supplementary graphs and
  1544.    statistics (e.g., ROC, Response Surfaces, Sensitivity Analysis,
  1545.    Regression and Classification statistics), complete support for API
  1546.    (Application Programming Interface), and the ability to interface with
  1547.    STATISTICA data files and graphs. 
  1548.  
  1549.    STATISTICA Neural Networks includes traditional learning algorithms, such
  1550.    as back propagation and sophisticated training algorithms such as
  1551.    Conjugate Gradient Descent and Levenberg-Marquardt iterative procedures.
  1552.    Typically, choosing the right architecture of a neural network is a
  1553.    difficult and time-consuming "trial and error" process, but STATISTICA
  1554.    Neural Networks specifically does this for the user. STATISTICA Neural
  1555.    Networks features an Intelligent Problem Solver that utilizes heuristics
  1556.    and sophisticated optimization strategies to determine the best network
  1557.    architecture and walks the user step-by-step through the analysis. The
  1558.    Intelligent Problem Solver compares different network types (including
  1559.    Linear, Radial Basis Function, Multilayer Perceptron, and Bayesian
  1560.    networks), determines the number of hidden units, and chooses the
  1561.    Smoothing factor for Radial Basis Function networks. 
  1562.  
  1563.    The process of obtaining the right input variables in exploratory data
  1564.    analysis -- typically the case when neural networks are used -- also is
  1565.    facilitated by STATISTICA Neural Networks. Neuro-Genetic Input Selection
  1566.    procedures aid in determining the input variables that should be used in
  1567.    training the network. It uses an optimization strategy to compare the
  1568.    possible combinations of input variables to determine which set is most
  1569.    effective. STATISTICA Neural Networks offers complete API support so
  1570.    advanced users (or designers of corporate "knowledge seeking" or "data
  1571.    mining" systems) may be able to integrate the advanced computational
  1572.    engines of the Neural Networks module into their custom applications. 
  1573.  
  1574.    STATISTICA Neural Networks can be used as a stand-alone application or
  1575.    can interface directly with STATISTICA. It reads and writes STATISTICA
  1576.    data files and graphs. 
  1577.  
  1578. 32. Braincel (Excel add-in)
  1579. +++++++++++++++++++++++++++
  1580.  
  1581.         Product: Braincel
  1582.         Company: Promised Land Technologies 
  1583.         Address: 195 Church Street 11th Floor
  1584.                  New Haven, CT 06510
  1585.                  USA
  1586.           Phone: (800) 243-1806 (Outside USA: (203) 562-7335)
  1587.             Fax: (203) 624-0655 
  1588.           Email: gideon@miracle.net
  1589.             URL: http://www.promland.com/
  1590.                  also see http://www.jurikres.com/catalog/ms_bcel.htm
  1591.  
  1592.    Braincel is an add-in to Excel using a training method called
  1593.    backpercolation. 
  1594.  
  1595. 33. DESIRE/NEUNET
  1596. +++++++++++++++++
  1597.  
  1598.            
  1599.         Product: DESIRE/NEUNET
  1600.         Company: G.A. and T.M. Korn Industrial Consultants 
  1601.         Address: 7750 South Lakeshore Road, # 15
  1602.                  Chelan, WA 98816 
  1603.                  USA
  1604.           Phone: (509) 687-3390
  1605.           Email: gatmkorn@aol.com
  1606.             URL: http://members.aol.com/gatmkorn
  1607.           Price: $ 775 (PC)
  1608.                  $ 2700 (SPARCstation)
  1609.                  $ 1800 (SPARCstation/educational)
  1610.                  Free educational version
  1611.  
  1612.    DESIRE (Direct Executing SImulation in REal time) is a completely
  1613.    interactive system for dynamic-system simulation (up to 6,000
  1614.    differential equations plus up to 20,000 difference equations in scalar
  1615.    or matrix form; 13 integration rules) for control, aerospace, and
  1616.    chemical engineering, physiological modeling, and ecology. Easy
  1617.    programming of multirun studies (statistics, optimization). Complex
  1618.    frequency-response plots, fast Fourier transforms, screen editor,
  1619.    connection to database program. 
  1620.  
  1621.    DESIRE/NEUNET adds interactive neural-network simulation (to 20,000
  1622.    interconnections) and fuzzy logic. Simulates complete dynamic systems
  1623.    controlled by neural networks and/or fuzzy logic. Users can develop their
  1624.    own neural networks using an easily readable matrix notation, as in: 
  1625.  
  1626.     VECTOR layer2= tanh(W * layer1 + bias) 
  1627.  
  1628.    Over 200 examples include: 
  1629.     o backpropagation, creeping random search 
  1630.     o Hopfield networks, bidirectional associative memories 
  1631.     o perceptrons, transversal filters and predictors 
  1632.     o competitive learning, counterpropagation 
  1633.     o very fast emulation of adaptive resonance 
  1634.     o simulates fuzzy-logic control and radial-basis functions 
  1635.  
  1636.    SCREEN-EDITED PROGRAMS RUN IMMEDIATELY AT HIGH SPEED 
  1637.  
  1638.    Package includes 2 textbooks by G.A. Korn: "Neural Networks and
  1639.    Fuzzy-logic Control on Personal Computers and Workstations" (MIT Press,
  1640.    1995), and "Interactive Dynamic-system Simulatiuon under Windows 95 and
  1641.    NT" (Gordon and Breach, 1998). Please see our Web site for complete
  1642.    tables of contents of books, screen shots, list of users: 
  1643.    http://members.aol.com/gatmkorn 
  1644.  
  1645.    Complete educational versions of DESIRE/NEUNET for Windows 95 and NT can
  1646.    now be downloaded FREE as a .zip file which you un-zip to get an
  1647.    automatic INSTALLSHIELD installation program. The educational version is
  1648.    identical to our full industrial version except for smaller data areas (6
  1649.    instead of 6000 differential equations, smaller neural networks). It will
  1650.    run most examples from both textbooks. 
  1651.  
  1652. 34. Viscovery SOMine
  1653. ++++++++++++++++++++
  1654.  
  1655.             Product: Viscovery SOMine
  1656.             Company: eudaptics software gmbh
  1657.             Address: Helferstorferstr. 5/8
  1658.                      A-1010 Vienna
  1659.                      AUSTRIA
  1660.               Phone: (+43 1) 532 05 70 
  1661.                 Fax: (+43 1) 532 05 70 -21
  1662.              e-mail: office@eudaptics.co.at
  1663.                 URL: http://www.eudaptics.co.at/
  1664.    Operating System: Windows 95, Windows NT 4.0
  1665.              Prices: $1495 (commercial),  
  1666.                      $695 (non-commercial, i.e. universities)
  1667.  
  1668.    Viscovery SOMine is a powerful and easy-to-use tool for exploratory data
  1669.    analysis and data mining. Employing an enhanced version of Self
  1670.    Organizing Maps it puts complex data into order based on its similarity.
  1671.    The resulting map can be used to identify and evaluate the features
  1672.    hidden in the data. The result is presented in a graphical way which
  1673.    allows the user to analyze non-linear relationships without requiring
  1674.    profound statistical knowledge. The system further supports full pre- and
  1675.    postprocessing, cluster search, association/recall, prediction,
  1676.    statistics, filtering, and animated system state monitoring. Through the
  1677.    implementation of techniques such as SOM scaling, the speed in creating
  1678.    maps is increased compared to the original SOM algorithm. 
  1679.  
  1680.    Download a free evaluation copy from http://www.eudaptics.co.at/demo.htm 
  1681.  
  1682. 35. NeuNet Pro
  1683. ++++++++++++++
  1684.  
  1685.       Product: NeuNet Pro
  1686.       Company: CorMac Technologies Inc.
  1687.       Address: 34 North Cumberland Street
  1688.                Thunder Bay, ON P7A 4L4
  1689.                Canada
  1690.         Phone: (807) 345-7114
  1691.           Fax: (807) 345-7114
  1692.         Email: sales@cormactech.com
  1693.           URL: http://www.cormactech.com
  1694.  
  1695.    NeuNet Pro is a complete neural network development system: 
  1696.     o Requires Windows 95, Windows 98, or Windows NT4(sp3). 
  1697.     o Powerful, easy to use, point and click, graphical development
  1698.       environment. 
  1699.     o Choose either SFAM or Back Propagation. 
  1700.     o Access data directly from MDB database file. 
  1701.     o Data may contain up to 255 fields. 
  1702.     o Split data into training set and testing set, up to 32,000 rows each. 
  1703.     o Comprehensive graphical reporting of prediction accuracy. 
  1704.     o Table browse, confusion matrix, scatter graph, and time series graph. 
  1705.     o Context sensitive help file with 70 page manual. 
  1706.     o Includes eight sample projects and assortment of sample data. 
  1707.     o Additional sample data available from URL above. 
  1708.     o Entire program may be downloaded from URL above. 
  1709.  
  1710. 36. Neuronics
  1711. +++++++++++++
  1712.  
  1713.       Product: NNetView
  1714.       Company: Neuronics Inc.
  1715.       Address: Technoparkstr. 1
  1716.                CH-8005 Zurich Switzerland
  1717.         Phone: +41 1 445 16 40
  1718.           Fax: +41 1 445 16 44
  1719.           URL: http://www.neuronics.com
  1720.    Operating systems: Windows 95/98/NT and on MacOS.
  1721.        Prices: 120 EUR for Simulator
  1722.                310 EUR for Full version incl. camera- and serial interface
  1723.                1260 EUR for Class licence
  1724.  
  1725.    NNetView is a simulator for neural networks that allows you to connect
  1726.    the network directly to the video camera input as well as the
  1727.    input/output of the serial port of your PC. In addition, the network can
  1728.    include a free architecture of 2-dimensional layers with connections in
  1729.    all directions. The most interesting feature is that you can combine
  1730.    different standard network types (such as Backpropagation, Hebb,
  1731.    Reinforcement Learning, Kohonen or Hopfield networks). NNetView allows to
  1732.    learn images (such as faces or colored objects) online and to make robots
  1733.    and other machines adaptive.
  1734.  
  1735. 37. RG Software
  1736. +++++++++++++++
  1737.  
  1738.     Product: NN50.DLL Neural Network Software Development Kit (SDK)
  1739.     Company: RG Software Corporation
  1740.     Address: 6838 W. Cholla
  1741.              Peoria, Arizona 85345
  1742.       Phone: (623) 773-2396
  1743.         FAX: (623) 334-3421
  1744.       Email: sales@rgsoftware.com
  1745.         URL: http://www.rgsoftware.com
  1746.  
  1747.    The NN50.DLL Neural Network SDK allows you to incorporate a quickprop
  1748.    neural network in your favorite development environment (VB, FoxPro,
  1749.    C++, Assembler, Java and just about any other Windows programming
  1750.    language) with minimal investment and effort. NN50.DLL trains very fast,
  1751.    saves and loads weights, can be used online, stopped and called during
  1752.    training and more.  NN50's input relevance function is based on
  1753.    information gathered from
  1754.    ftp://ftp.sas.com/pub/neural/importance.html.
  1755.    NN50 is compatible with Windows 95, Windows 98, Windows NT and Windows
  1756.    2000. Unix and Linux versions are also available. Please see
  1757.    http://www.rgsoftware.com
  1758.    for details.  
  1759.  
  1760. 38.  Cobalt A.I. Code Builder - Neural Network Edition
  1761. ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  1762.     Product: Code Builder - Neural Network Edition
  1763.     Company: Cobalt A.I. Software
  1764.       Phone: (623) 487-3813
  1765.       Email: sales@cobaltai.com
  1766.         URL: http://www.cobaltai.com
  1767.       Price: U.S. $59.00
  1768.  
  1769.    Cobalt A.I. Code Builder - Neural Network
  1770.    Edition is a neural network source code
  1771.    generator. Design neural networks and generate
  1772.    efficient object oriented source code for C++,
  1773.    Java or Visual Basic (VB, Excel, Access, Word).
  1774.    Other languages (FoxPro, C# and VB.Net) will
  1775.    soon be integrated. Code Builder uses a "Project
  1776.    Wizard" to analyze data and suggest inputs, then
  1777.    generates source code accordingly. 
  1778.  
  1779. 39. NEURO MODEL and GenOpt
  1780. ++++++++++++++++++++++++++
  1781.  
  1782.     Product: NEURO MODEL and GenOpt 
  1783.     Company: ATLAN-tec KG
  1784.     Address: Hans-Martin Schleyer Strasse 18A
  1785.              47877
  1786.              Germany
  1787.       Phone: +49 2154 92 48 222
  1788.         FAX: +49 2154 92 48 100
  1789.       Email: nm-sales@atlan-tec.com
  1790.         URL: http://www.atlan-tec.com
  1791.  
  1792.    Neuro Model (NM) is a Windows based ANN
  1793.    Development Package which does not require any
  1794.    scientific knowledge of ANN. Designed for the
  1795.    process industry, NM showed its best performance
  1796.    with real world data sets. Preprocessing of all
  1797.    data sets by a proprietary cluster algorithm
  1798.    provide reliable and consistant information for
  1799.    training. The internal combination of different
  1800.    mathematical methods eliminates the problem of
  1801.    local optima and overfitting. Modelling of
  1802.    dynamic non-linearity with implemented time
  1803.    behaviour enables the package to predict process
  1804.    conditions online in complexe enviroments like
  1805.    chemical reactors. Extensive reports of all net
  1806.    details include information about training
  1807.    parameters and statistics alerts. Software
  1808.    validation conform FDA could be done by
  1809.    worldwide co-operation with Pharmaplan
  1810.    (FRESENIUS AG).
  1811.    Ask for FREE (Fullversion on loan) student
  1812.    License for your project. 
  1813.  
  1814.     o Customized Components through DLLs 
  1815.     o Non Linear Genetic Optimization through GEN
  1816.       OPT 
  1817.     o Microsoft Excel Add-in - NM Runtimer for Excel
  1818.     o Runtimer for Windows NT, 2000, UNIX, DEC-VAX,
  1819.       SOLARIS, LINUX 
  1820.     o Visual Data Selection 
  1821.     o Data Preprocessing, Analysis and Modification 
  1822.     o Batch Training and Parameter Optimization 
  1823.     o Extensive Information by different Sensitivity
  1824.       and Accuracy Analysis 
  1825.     o Security Net Algorithm shows statistical
  1826.       confidence for predicted results 
  1827.     o Comparison of predicted vs. desired results
  1828.       incl. confidence range for the whole
  1829.       topography 
  1830.     o Automated Report Generation incl. DES crypted
  1831.       fingerprint 
  1832.     o Sophisticated Graphic Machine 
  1833.     o Multi Language Library for international
  1834.       Corporate Licenses 
  1835.  
  1836.    Applications References available for: 
  1837.  
  1838.     o Pharma & Bioscience 
  1839.     o Clinical Medicine Research 
  1840.     o Chemical Industry 
  1841.     o Waste Water Treatment Plants 
  1842.     o Food Industry 
  1843.     o Plastic Processing 
  1844.     o Prediction of Energy Consumption Behaviour for
  1845.       Electricity / Water / Gas network 
  1846.  
  1847. ------------------------------------------------------------------------
  1848.  
  1849. Next part is part 7 (of 7). Previous part is part
  1850. 5. 
  1851.  
  1852. -- 
  1853.  
  1854. Warren S. Sarle       SAS Institute Inc.   The opinions expressed here
  1855. saswss@unx.sas.com    SAS Campus Drive     are mine and not necessarily
  1856. (919) 677-8000        Cary, NC 27513, USA  those of SAS Institute.
  1857.