там не численные значения информации,

Нам только надо позаботиться о том, чтобы "крутились" там не численные значения информации, а вес этой информации или ее достоверность. То есть не сама информация должна обрабатываться нейросетью, а ее логический эквивалент. Ведь мы поняли, что принцип искусственного интеллекта направлен на параллельную обработку логических высказываний, а вовсе не ориентирован напрямую на числовую обработку информации, как это делается при решении некоторых "нейроподобных" задач при использовании нейросети в роли спецпроцессора.

Пусть нейросеть в роли базы знаний имеет текущий вид, представленный на рис. 7.3.

Нейроны-рецепторы оказались закрепленными за значениями элементов входного вектора. Это значит, что в режиме обучения (или в процессе динамической корректировки) установилось соответствие на основе положения "величина возбуждения данного p-го нейрона входного слоя принимает значение достоверности того, что xi= xi(p)

.

Здесь могут фигурировать не точные значения параметров, а некоторые диапазоны их изменения, как это указывалось в 3.2.

Как мы ранее делали, при обучении мы полагаем эту достоверность равной единице, а в процессе распознавания может быть что угодно, даже не удовлетворяющее свойству полноты событий.

Рис. 7.3. Управляющая система с нейросетью

"Показывая" сети на этапе обучения различные эталоны, методом трассировки мы можем добиться установления соответствия вида {Входы xi}

Rq , наполнив тем самым базу знаний. Каждое решение Rq при этом тоже указывает на определенное значение вектора – результата Yq, компоненты которого суть управляющие воздействия системы. То есть нейроны Rq фактически закрепляются за ситуациями, по которым мы знаем векторы характеристик или значений параметров принимаемых решений – векторы значений управляющих воздействий.

Для нахождения этих значений управляющих воздействий в зависимости от значений исходных данных может быть использовано моделирование, наряду с экспериментом или с экспертными оценками.

Содержание Назад Вперед

Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий