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.