Referat.me

Название: Нейросетевые технологии НСТ

Вид работы: реферат

Рубрика: Информатика

Размер файла: 142.28 Kb

Скачать файл: referat.me-133288.docx

Краткое описание работы: 2. 3. 5. Нейросетевые технологии (НСТ) Нейрон – элемент, имеющий множество входов, на которые поступают сигналы х1, х2, …, х , суммирующий блок ( умматор

Нейросетевые технологии НСТ

2. 3. 5. Нейросетевые технологии (НСТ)

Нейрон – элемент, имеющий множество входов, на которые поступают сигналы х1, х2, …, х n , суммирующий блок (c умматор ), блок преобразования сигнала f (формирователь функции, он же функтор) и один выход y


Искусств. нейрон

Биолог. нейрон

Преобразование и передача сигнала

аксоны и синапсы

Веса связей

синапсы

Пороговая функция

сома

На нейронный элемент поступают входные сигналы q 1, q 2, q i .

Взвешенные веса сигналов c i q i поступают на сумматор, на его выходе появляется уровень возбуждения S :

Уровень возбуждения S проходит через формирователь функции f , получается выходной сигнал y :

Функции преобразования f ( S ) бывают разные:

1) пороговая (ступенчатая) -

2) сигмоидная -

(е = 2,72 - число Эйлера)

Нейронные сети (НС) – параллельные вычислительные структуры, моделирующие биологические процессы обучения:

1) программно-аппаратные устройства;

2) в них используются алгоритмы живой нервной клетки;

3) их применяют для решения неформализуемых задач;

4) алгоритм предусматривает самообучение при работе;

5) Neural network technology (англ);

Нейрокомпьютер, используюший ИНС, способен оценивать состояние объекта наблюдения, а также, на основе опыта обучения в реальных ситуациях, принимать решения об управляющих воздействиях на систему.

Рисунок 2 - Нейросетевое ситуационное управление

Сигнал состояния наблюдаемого объекта (ситуация) поступает на вход ИНС , которая принимает решение о вмешательстве в процесс. ИНС в данном случае распознает образы.

1.Если распознанный образ (набор свойств и признаков) явл-ся разрешенным состоянием системы, БПН передает текущую ситуацию на дальнейшую обработку.

2. Если не явл-ся разрешенным состоянием, то описание текущей ситуации поступает на вход 2-ой ИНС, которая на основе заложенной в нее информации относит ситуацию к одному или нескольким классам. Эти классы в базе знаний соответствуют некоторым элементарным решениям (управляющим воздействиям).

3. Если ситуация все-таки не распознана и не классифицируется по имеющимся в памяти признакам то система формирует управляющее воздействие на основании опыта (знаний), а затем анализирует результат. Это ситуационное управление. Система обучается во время функционирования.

Преимущество : сталкиваясь в процессе работы с незнакомой ситуацией ИНС способна сопоставить ее с уже имеющимся образами, а затем отнести ее к определенному классу событий (сделать вывод ) и сформировать адекватное управление МС.

Похожие работы

  • Нейронные сети 3

    Биологический прототип Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть, рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи применяют термины, заимствованные из принципов организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия заканчивается. Наши знания о работе мозга столь ограничены, что мало бы нашлось точно доказанных закономерностей для тех, кто пожелал бы руководствоваться ими.

  • Теория к проекту Искусственный интеллект

    Российская научно-социальная программа для молодежи и школьников "Шаг в будущее" Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики

  • Информатика как источник инновационных концепций в формообразовании современного средового дизайна

    ХАРЬКОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ДИЗАЙНА И ИСКУССТВ ИНФОРМАТИКА КАК ИСТОЧНИК ИННОВАЦИОННЫХ КОНЦЕПЦИЙ В ФОРМООБРАЗОВАНИИ СОВРЕМЕННОГО СРЕДОВОГО ДИЗАЙНА

  • Исследование динамики финансовых рынков нейросетевыми методами

    СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ ………………………………………..……………………………... ГЛАВА 1 ПОНЯТИЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ Искусственный нейрон: понятие, особенности структуры……….7

  • Понятие экспертных систем

    Содержание: 1. Введение………………………………………………………………………......3 2. Применение экспертных систем в медицине…………………………………....4 2.1. Компьютерная диагностика. Развитие экспертных систем на основе продукта MYCIN…………..………………………………….………………4

  • Разработка устройства сопряжения для персонального компьютера типа IBM PC

    Федеральное Агентство образования Российской Федерации Пензенский государственный университет Кафедра "Информационная безопасность систем и технологий"

  • Нейросетевое моделирование

    Федеральное агентство по образованию РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ижевский Государственный Технический Университет»

  • Измерительные приборы

    Усть-Катавский механический техникум. Реферат по дисциплине: Измерительная техника на тему: „Измерительные приборы“ Проверил: Холина Т.Г. Выполнил: Шманин А.В.

  • Искусственная нейронная сеть

    Министерство образования и науки Украины ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА к курсовому проекту на тему "Искусственная нейронная сеть" по курсу "Объектно-ориентированное программирование"

  • Моделирование термической обработки шестерней

    КУРСОВАЯ РАБОТА По дисциплине: Имитационное моделирование экономических процессов На тему: Моделирование термической обработки шестерней Содержание