ВУЗ:
Составители:
информация о точной ошибке не может быть использована для настройки сети. Тогда обучение
должно каким-либо образом основываться на наблюдении за входными значениями, которые по-
лучаются при обратном возвращении результата (рис. 12).
После обучения нейронная сеть обычно обладает свойствами объекта, для которого она обучалась. Те-
перь можно вводить любые входные значения и получать выходные данные без дополнительного
обучения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1 Искусственный интеллект. Кн. 2: Модели и методы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. М.: Ра-
дио и связь, 1990. 303 с.
2 Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта
и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. М.: Финансы и статистика, 1990. 239 с.
3 Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь. 1990. 376 с.
4 Экспертные системы в САПР: Лаб. раб. / Сост.: А.А. Кузнецов, О.П. Федосов. Тамбов: Тамб. гос.
техн. ун-т. 1995. 33 с.
5 Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР.
М.: Энергоатомиздат, 1991. 264 с.
6 Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решения // Ма-
тематика сегодня: Сб. ст. М.: Знание, 1974. 48 с.
7 Zimmerman H. J. Fuzzy Set Theory and its Applications. Boston etc. 1992.
8 Кафаров Б.Б., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии.
Применение метода нечетких множеств. М.: Наука, 1986.
9 Кофман Л. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.
10 Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспе-
лова. М.: Наука, 1986.
11 Вощинин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. Изд-ва: МЭИ (Россия),
Техника (НРБ), 1990.
12 Zurada J.M. Introduction to artificial neural systems, West Publishing Company, 1991, 680 p.
13 Wasserman P. Neurocomputing. Theoty and practice, Nostram Reinhold, 1990.
14 Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука,
1996.
15 Cichocki A., Unbehauen R. Neural Networks for Optimization and Signal Processing, New York, 1993.
16 Blum A. Neural Networks in C++. New York, 1992
17 Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин Н., Миркес Е.М., Новоходько А.Ю., Россиев Д.А.,
Терехов С.А., Сенашова М.Ю. Нейроинформатика.
<http//www.bmstu.ru//facult/iu/iu4/rus/stst/book2/ann.htm>
18 Вопросы приближения функций: Метод. указ. / Авт.-сост.: Ю.В. Литовка, А.В. Романенко, И.Л.
Коробова. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2001.
20 с.
