Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 6 стр.

ный на правилах (rule-based), характерен для экспертных систем. Он бази-
руется на описании предметной области в виде набора правил (аксиом)
«если ..., то ...» и правил вывода. Искомое знание представляется в этом
случае теоремой, истинность которой доказывается посредством построе-
ния цепочки вывода. При этом подходе, однако, необходимо заранее знать
весь набор закономерностей, описывающих предметную область. При ис-
пользовании другого подхода, основанного на примерах (case-based), надо
лишь иметь достаточное количество примеров для настройки адаптивной
системы с заданной степенью достоверности. Нейронные сети представ-
ляют собой классический пример такого подхода.
                § 1. БИОЛОГИЧЕСКИЙ НЕЙРОН
             И ЕГО МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
     Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных ме-
жду собой нервными волокнами. Нервные волокна способны передавать
электрические импульсы между нейронами. Все процессы передачи раздра-
жений от кожи, ушей и глаз к мозгу, процессы мышления и управления дей-
ствиями – все это реализовано в живом организме как передача электриче-
ских импульсов между нейронами. Нейрон (нервная клетка) является особой
биологической клеткой, которая обрабатывает информацию (рис. 1). Он со-
стоит из тела, или сомы, и отростков нервных волокон двух типов – дендри-
тов, по которым принимаются импульсы, и единственного аксона, по кото-
рому нейрон может передавать импульс. Тело нейрона включает ядро, кото-
рое содержит информацию о наследственных свойствах, и плазму, обладаю-
щую молекулярными средствами для производства необходимых нейрону
материалов. Нейрон получает сигналы (импульсы) от аксонов других нейро-
нов через дендриты (приемники) и передает сигналы, сгенерированные телом
клетки, вдоль своего аксона (передатчика), который в конце разветвляется на
волокна. На окончаниях этих волокон находятся специальные образования –
синапсы, которые влияют на величину импульсов.




                  Рис. 1. Взаимосвязь биологических нейронов
                                     6