Задание на выполнение работы

Разработать программу «Распознавание образов», отвечающую следующим требованиям.

А. Распознавание образов должно выполняться искусственной нейронной сетью, обучаемой по алгоритму с обратным распространением ошибки. Общие требования к сети и программе:

· связи между нейронами – прямые;

· количество скрытых слоев – 1;

· количество нейронов выходного слоя (классов образов) – не менее 4;

· количество обучающих образов – не менее 1 на каждый класс образов;

· функция активации – сигмоидальная ;

· распознаваемые (тестовые) образы – формируются пользователем;

· норма обучения и количество эпох обучения – задаются пользователем;

· режим обучения или распознавания – задается пользователем.

Примерный интерфейс программы показан на рис. 49.

Рис. 49. Программа «Искусственная нейронная сеть»[15]

Б. Индивидуальный вариант выбрать согласно табл. 16.

Таблица 16

Варианты заданий на выполнение лабораторной работы

Окончание табл. 16

В.Отчет должен содержать:

· титульный лист;

· описание задания;

· вид 4 обучающих образцов и соответствующие им входные и выходные вектора с эталонными значениями;

· вид 4 тестовых (искаженных) образцов и соответствующие им входные и выходные вектора с расчетными значениями;

· текст программы;

· вывод.

Контрольные вопросы

1. Опишите строение биологического нейрона.

2. Опишите математическую модель нейрона.

3. Приведите классификацию искусственных нейронных сетей по типу нейронных связей.

4. Опишите процедуру построения искусственных нейронных сетей.

5. Назовите условия применимости алгоритма с обратным рас­прост­ранением ошибки при обучении искусственных нейронных сетей.

Заключение

Изложенный в пособии теоретический материал, а также лабораторные работы, являются наиболее популярными и перспективными направлениями в области искусственного интеллекта. Предоставление многочисленных сервисов в Интернете (поиск информации, контекстная реклама, перевод текстов, распознавание речевых запросов), игровая индустрия, системы информационной безопасности (выявление уязвимостей, угроз и атак) немыслимы без применения интеллектуальных методов обработки информации.

Разработка теории логики предикатов является дальнейшим развитием логики высказываний. Логика предикатов была принята в Японии за основу при создании компьютеров пятого поколения. Несмотря на фиаско проекта, он имел большой общественный резонанс и подтолкнул правительства других стран и международные корпорации к интенсификации исследований в области искусственного интеллекта. Поддерживаемые и продвигаемые консорциумом W3C онтологические модели представления информации должны вывести Интернет на новый уровень.

В настоящий момент искусственные нейронные сети переживают очередной всплеск интереса. Ежедневно в средствах массовой информации, научных и популярных изданиях сообщается о новых сферах их применения при решении теоретических проблем и практических задач. Нечеткие множества активно применяются в алгоритмах работы бытовой техники (холодильники, стиральные машины, печи). Генетические алгоритмы и эвристические методы стали незаменимым инструментом при решении оптимизационных производственных задач, где традиционные методы (математический анализ, математическое программирование) бессильны.

Обзор интеллектуальных методов, выполненный в пособии, должен сформировать у обучающихся представление о современных тенденциях в области искусственного интеллекта, а лабораторные работы – закрепить навыки их применения на практике.