Нейросетевые технологии НСТ

2. 3. 5. Нейросетевые технологии (НСТ)



      Нейрон – элемент, имеющий множество входов, на которые поступают сигналы х1, х2, …,  хn, суммирующий блок (cумматор), 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 q1, q2, … qi.

Взвешенные веса сигналов ci qi  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:



пороговая (ступенчатая) - 



сигмоидная - 

                                                                       (е = 2,72 - число Эйлера)

     

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

программно-аппаратные устройства;

в них используются алгоритмы  живой нервной клетки;

их применяют для решения неформализуемых  задач;

алгоритм предусматривает самообучение при работе;

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.