该程序是为自动识别和分类图像数据中的对象而开发的。该程序使用神经网络（NN）对输入数据进行分类，可以对其进行配置和训练以满足给定的要求。
功能：
功能：
- 使用不同的重采样方法调整输入数据的大小
- 图像格式转换功能（JPG、PNG、TIF、GIF）
- 可调节滤波器（高斯滤波器、边缘选择、颜色处理、 ...)
- 通过附带的网络服务器（HTML、JSON）访问分析功能
- 用于测试最佳过滤器和神经网络设置的批处理功能
- 可以使用所有参数（输入神经元、输出神经元、权重、过滤器和过滤器序列...）保存和打开经过训练的神经网络
- 可以为所有不同的应用程序进行通用配置
- 根据用户规范（分隔符、输出字段...）输出结果
AI 图像分类
神经网络尝试将未知图像分配给一组。结果显示了确定的组和相关的相似性百分比。
配置对话框
这显示了神经网络的几个选项，例如分辨率、学习运行和干扰因子。
培训室
在此界面中创建图像组，其中将训练图像分配到其组并启动该过程。
标签控制
如有必要，可以检查并纠正输出组的指定图像。
修正窗口
可以检查指定组的指定训练图像，并在必要时进行纠正。
批量处理
可以在批处理功能中按顺序测试设置和过滤器及其对分析结果的影响。
网络服务
完全配置的神经网络可以通过网络服务器进行操作，这使得将功能集成到外部程序中变得很容易。
格式转换
所有常见格式都可以转换为其他格式，以最大限度地减少所需的处理时间。
导出功能
分析结果还可以导出到外部文件。