Читать реферат по эконометрике: "Використання нейромережевих технологій при створенні СППР" Страница 2

(Назад) (Cкачать работу)

Розглянемо основні сторони створення СППР на базі нейронних мереж. Будемо називати керуючою системою (КС) систему керування, що імітує нервову систему відповідно до методології ППР. Під об'єктом керування (ОК) будемо розуміти організм, що несе в собі нервову систему, іншими словами, ОК - це об'єкт, що повинний управлятися за допомогою КС, розташованої усередині ОК і взаємодіючої зі своїм оточенням за допомогою блока датчиків (БД) і виконавчих органів (ВО).

Визнач.часуприйняттярішення

Мал. 1.3.1. На мал. 1.3.1 [1] подана система, під якою будемо розуміти середовище, у яке вкладений ОК, що містить у свою чергу КС. Як бачимо з малюнку, можна стверджувати, що КС управляє не тільки ОК, але й всією системою. Під середовищем у системі можна розуміти різні об'єднання об'єктів. Будемо називати середовищем W сукупність об'єктів, що лежать поза КС; середовищем S - сукупність об'єктів, що лежать поза ОК; середовищем U - всю систему.

Блок датчиків поставляє КС вхідну інформацію у вигляді двійкового вектора. Цей блок необхідний у реальних системах для сполучення середовища і КС, тому при моделюванні КС на ЕОМ не використовувався і ми не акцентуємо увагу.

Роботу блоку формування і розпізнавання образів (ФРО) можна уявити таким чином. У блоці ФРО на підставі апріорної інформації про можливі функціональні властивості середовища задані деякі об'єкти, назвемо їхніми нейронами, на які відображаються деякі класи просторово-тимчасових явищ, що потенційно можуть існувати в системі. Відображення задається топологією мережі. У класі, відображуваному на нейрон, виділяється підклас, що може сприйматися даним нейроном. Кожний нейрон може статистично аналізувати сприйманий їм підклас. Накопичуючи статистичну інформацію про сприйманий підклас, нейрон може прийняти рішення, чи є цей підклас випадковим або невипадковим явищем у системі Якщо якийсь нейрон приймає рішення, що відображуваний на нього підклас є невипадковою подією, то він переходить у деякий відмінний від вихідного навчений стан. Якщо нейрон навчений, то будемо говорити також, що сформований образ, цей образ ідентифікується номером даного нейрону. Підклас явищ, що сприйнятий нейроном, і який викликав його навчання, тобто просторово-тимчасові явища, статистично вірогідно існуючі в системі, називається прообразом даного образу. Сформований образ може бути розпізнаний блоком ФРО, коли прообраз даного образу спостерігається БД. Блок ФРО вказує, які з сформованих образів розпізнані в сучасний момент. Одночасно з цим розпізнані образи беруть участь у формуванні образів більш високих порядків, тобто має місце агрегування та абстрагування образів.

Блок формування бази знань(БЗ) призначений для автоматичного уяввлення емпірично знайдених КС знань про функціональні властивості системи.

Блок оцінки стану(БОС) виробляє інтегральну оцінку якості стану ОК St.

Блок вибору дії або, надалі, блок прийняття рішень (БПР) реалізує процедуру ухвалення рішення, засновану на аналізі поточної ситуації, цільових функцій, змісту БЗ, а також оцінки

Похожие работы