Методические указания к лабораторным работам по курсу "Нейрокомпьютерные системы". Домашова Д.В - 20 стр.

UptoLike

вания ансамблей. Такие сети называются А - сетями.
В обоих типах сетей реализуются функции СУТ:
- в М - сетяхалгоритмически
- в А - сетяхструктурно.
М-сети были использованы для построения систем ИИ, управляющих дей-
ствиями автономных подвижных роботов. М-сети являются удобным средством
представления экспертных знаний и построения систем принятия решений. Но их
обучение связано с большими затратами ресурсов. СУТ обеспечивает устойчивую
работу сети
А - сети были прежде всего использованы для обработки сигнальной ин-
формацией. В них возможны реализации процессов обобщения и распознавания
образов, логического вывода, обработки сложных временных последовательно-
стей. В них эффективно реализуются процессы индуктивного обучения. Строятся
многоуровневые А - сетей.
Возможна функционально эквивалентное отображение М - сети в структуру
А - сети.
4.2 Стохастические нейроподобные сети. А-сети
Системы ИИ строятся для работы с реальными объектами внешнего мира.
Особенность таких объектов очень большое разнообразие признаков, с помощью
которых они описываются. Еще шире разнообразие самих объектов.
Следовательно, для того чтобы выявить какие-либо закономерности, объек-
ты приходится группировать в различные классы,.
Существуют различные возможности определить класс объектов:
- перечислить все объекты этого класса
- перечислить набор признаков, характерных для класса объектов
- определить некоторую процедуру распознавания, которая для любого реаль-
ного объекта даст ответ, принадлежит он к данному классу или нет.
Первый способ не дает возможности построить систему знаний.
Вторым способом пользовались на протяжении последних десятилетий
предпринималось, но! попытки построить сложные иерархические структуры на
этой основе приводят к таким громоздким выражениям, что практически пользо-
ваться ими невозможно.
Наиболее популярный путь построения систем знаний заключается в том,
что :
- классу объектов сразу же приписывается имя, которое само по себе не
несет никаких признаков объектов, но представляет целый их класс во
всех дальнейших процедурах обработки информации;
- в каком-то отдельном месте записывают свойства класса, имеющего дан-
ное имя.
21
     вания ансамблей. Такие сети называются А - сетями.
       В обоих типах сетей реализуются функции СУТ:
   - в М - сетях — алгоритмически
   - в А - сетях — структурно.
      М-сети были использованы для построения систем ИИ, управляющих дей-
ствиями автономных подвижных роботов. М-сети являются удобным средством
представления экспертных знаний и построения систем принятия решений. Но их
обучение связано с большими затратами ресурсов. СУТ обеспечивает устойчивую
работу сети
      А - сети были прежде всего использованы для обработки сигнальной ин-
формацией. В них возможны реализации процессов обобщения и распознавания
образов, логического вывода, обработки сложных временных последовательно-
стей. В них эффективно реализуются процессы индуктивного обучения. Строятся
многоуровневые А - сетей.
      Возможна функционально эквивалентное отображение М - сети в структуру
А - сети.


4.2 Стохастические нейроподобные сети. А-сети

       Системы ИИ строятся для работы с реальными объектами внешнего мира.
Особенность таких объектов очень большое разнообразие признаков, с помощью
которых они описываются. Еще шире разнообразие самих объектов.
       Следовательно, для того чтобы выявить какие-либо закономерности, объек-
ты приходится группировать в различные классы,.
       Существуют различные возможности определить класс объектов:
   - перечислить все объекты этого класса
   - перечислить набор признаков, характерных для класса объектов
   - определить некоторую процедуру распознавания, которая для любого реаль-
      ного объекта даст ответ, принадлежит он к данному классу или нет.
       Первый способ не дает возможности построить систему знаний.
       Вторым способом пользовались на протяжении последних десятилетий
предпринималось, но! попытки построить сложные иерархические структуры на
этой основе приводят к таким громоздким выражениям, что практически пользо-
ваться ими невозможно.
       Наиболее популярный путь построения систем знаний заключается в том,
что :
       - классу объектов сразу же приписывается имя, которое само по себе не
          несет никаких признаков объектов, но представляет целый их класс во
          всех дальнейших процедурах обработки информации;
       - в каком-то отдельном месте записывают свойства класса, имеющего дан-
          ное имя.
                                                                            21