Логические нейронные сети

         

мы надеемся дополнить ее до


Это – начальный вид, т.к. мы надеемся дополнить ее до состояния насыщения в результате фиксирования

новых фактов, получаемых в длительном рабочем режиме эксплуатации, в процессе решения задач логического вывода. Такое развитие фактографической нейросети позволит исключить трудоемкий повторный вывод, воспользоваться однажды установленным фактом, словно записью на щите орудия о пораженных целях.

Для реализации правил построим понятийную нейросеть , фрагмент которой показан на

рис. 8.2 .

Рецепторный слой, несомненно, содержит элементы избыточности. Однако различие в обозначениях повторяющихся

переменных (и закрепленных за ними рецепторов) позволяет избежать коллизии при формировании выводов на основе формального описания правил.

Пусть задана та же сложная цель

дядя (X, Y).

Для нее необходимо сформировать все пары переменных X и Y, для которых справедливо утверждение "Х

является дядей Y".


Рис. 8.1.  Начальный вид фактографической нейросети

Выберем следующую передаточную функцию:

Порог h подбирается экспериментально, в данном случае, кажется, целесообразно положить h = 0,4 .


Рис. 8.2.  Понятийная нейросеть

Чтобы максимально возбудить нейрон выходного слоя, ответственный за дядю, необходимо подать высокий

сигнал возбуждения на рецепторы, передающие возбуждение этому нейрону, выполнив все варианты непротиворечивого

связывания переменных X, Q, P, Y.

Таким образом, надо реализовать ту же схему перебора с возвратом, что была рассмотрена ранее, — схему backtracking'а.

Проследим по шагам необходимые действия:



  1. Полагаем Х = иван."


  2. В процедуре Родитель находим Q = мария."


  3. В той же процедуре находим Р = василий."


  4. Однако, в той же процедуре не находим указаний на то, что Василий является чьим-то родителем."


  5. Возвращаемся на шаг назад, пытаясь изменить связывание переменной Р, но не находим нового варианта связывания."


  6. Возвращаемся еще на шаг и т.д. – повторяем весь ход рассуждений, рассмотренных в


    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