Читать реферат по эконометрике: "Використання нейромережевих технологій при створенні СППР" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Блок визначення часу ухвалення рішення визначає глибину перегляду БЗ у залежності від поточної оцінки St. Чим вище значення St, тим більше образів (у порядку спадання модулю їхньої ваги) може врахувати КС при ухваленні рішення, тим менше темп прийняття рішень.

У КС можуть бути засоби для апріорного аналізу наслідків альтернативних дій, що вибираються на декілька кроків вперед.

Такий у самих загальних рисах алгоритм керування, реалізований КС у СППР. Основні властивості процесу керування складаються в тому, що КС автоматично накопичує емпіричні знання про властивості пред'явленого їй об'єкта керування і приймає рішення, спираючись на накопичені знання. Якість керування росте в міру збільшення обсягу накопичених знань. Зауважимо також, що керування складається не в тому, що КС реагує на вхідну інформацію, а в тому, що КС постійно активно шукає можливий у поточних умовах засіб поліпшити стан ОК. Тим самим КС СППР має внутрішню активність.

При створенні додатків може бути доцільним використання КС СППР для керування тільки в тих областях простору ознак, у котрих раніше використовувані методи були неефективними. Іншими словами, корисно розділити ознаковий простір на дві області: на область, для якої є апріорна інформація про властивості ОК, і в який можна застосувати систему керування, і на область, у котрої немає інформації про властивості ОК, де потрібно адаптація в реальному часі керування.Біологічний нейрон

Мал. 3.1.1

У будь-який момент можливі лише два стани волокна: наявність імпульсу і його відсутність, так називаний закон «усе або нічого». Передача вихідного сигналу з аксона попереднього нейрона на дендриты або прямо на тіло такого нейрона здійснюється в спеціальних утвореннях - синапсах. Вхідні сигнали підсумовуються із синаптичними затримками й у залежності від сумарного потенціалу генерується або ні вихідний імпульс - спайк.

Формальна модель нейрона. Вперше формальна логічна модель нейрона була введена Маккалоком і Питтсом [3] у 1948 році та тих пір було запропоновано величезна кількість моделей. Але усі вони призначені для рішення в основному задач розпізнавання і класифікації образів. Можна зазначити цілий ряд основних відмінностей запропонованої в даній роботі моделі і вже існуючих. По-перше, у класичних моделях завжди є присутнім «вчитель» або «супервізор», що підбудовує параметри мережі по визначеному алгоритму, запропонований же нейрон повинний підбудовуватися «сам» у залежності від «побаченої» їм послідовності вхідних векторів. Формально говорячи, при роботі нейрона повинна використовуватися тільки інформація з його входів. По-друге, у запропонованій моделі немає речовинних важелів і зваженої сумації по цих вагах, що є великим плюсом при створенні нейрочипу і модельних обчислень, оскільки цілочисленна арифметика виконується

Похожие работы