Элементы нейросетевого моделирования процессов в технических объектах и системах.

Нейронные сети (НС)раздел искусственного интеллекта, для обработки сигналов в котором используются явления, аналогичные явлениям, происходящим в нейронах живых организмов.

Их важнейшей особенностью является возможность параллельной обработки информации всеми звеньями. Громадное количество межнейронных связей позволяет значительно ускорить процесс обработки информации и сделать возможным преобразование сигналов в реальном времени. Большое число межнейронных связей обеспечивает устойчивость НС к ошибкам: в этом случае функции поврежденных связей берут на себя исправные линии и деятельность сети не претерпевает существенных возмущений.

НС способны к обучению и обобщению накопленных знаний, они обладают чертами искусственного интеллекта, в частности, в обобщении полученной информации и в показании хороших результатов на не использовавшихся в процессе обучения данных

Основу каждой нейросети составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка нейросети.

Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом . Выход нейрона есть функция его состояния – «функция активации», или «передаточная функция» нейрона. Одним из важных факторов не является способ ее обучения. Выделяют два подхода: обучение с учителем и обучение без учителя.

Решение задач с использованием НС включает, как правило, три этапа (рис.).

В каждом из названных приложений НС играет роль универсального аппроксиматора функции от нескольких переменных, реализуя нелинейную функцию . Именно к аппроксимационному представлению могут быть сведены многие задачи моделирования, идентификации и обработки сигналов.

 

 


Рис. Этапы решения задачи с применением нейронных сетей








Дата добавления: 2015-04-03; просмотров: 1127;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.003 сек.