Формализация моделей нейронных сетей
Нейронные сети основаны на имитации функции нервной клетки и далее множества таких клеток.
Нейронные сети часто рассматривают как разновидность генетических алгоритмов, систем искусственного интеллекта.
Обычно нейронные сети и нечеткие системы рассматривают совместно поскольку решается совокупность задач: моделирование нейронов, топология сетей, веса связей.
Базовый элемент нейронной сети – нервная клетка человеческого мозга, нейрон. Тело клетки (сома) имеет входов и один выход. Каждый из входов (дендритов) взвешивается, что дает возможность формирования соответствующего выхода аксона . На рис.4.11 представлен элемент нейронной сети – персептрон.
Рис.4.11. Структура нейронной персептронной сети
RMPL – Recurrent Multilayer Perceptron – рекуррентный многослойный персептрон
Нейроны образуют многослойные сети, при этом такая сеть способна формировать на выходе огромное множество вариантов, что используется в задачах моделирования, адаптации. Выходные воздействия каждого -го слоя нейронов в свою очередь взвешиваются, образуя один выход
Вся нейронная сеть образует нечеткое множество, обладающее разнообразием, зачастую большим чем разнообразие моделируемой системы.
Дата добавления: 2016-02-20; просмотров: 540;