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