SHPORA.net :: PDA

Login:
регистрация

Main
FAQ

гуманитарные науки
естественные науки
математические науки
технические науки
Search:
Title: | Body:

Применение нейронных сетей в задачах принятия решений и организации интеллектуальных интерфейсов информационных систем.


Нейросети принимают решения на основе опыта, приобретаемого ими самостоятельно. То есть, создателя экспертной системы не требуется устанавливать взаимосвязи между входными данными и необходимым решением, тратя время на разнообразную статобработку, подбор математического аппарата, создание и длительную проверку математических моделей. Решение, принимаемое нейросетью, не является категоричным. Сеть выдает его вместе со степенью уверенности в нем, что составляет пользователю возможность критически оценивать ответ. Нейросеть позволяет моделировать ситуацию принятия решения, и это дает возможность посмотреть, ?а что будет, если?.

Нейросети дают ответ очень быстро, что позволяет использовать их в различных динамических системах, требующих незамедлительного принятия решения.

Возможности нейросетей (коррекция классификационной модели, минимизация параметров и др.) позволяют упрощать процесс создания экспертных систем. Создание обучающей выборки, ее корректность, подбор обучающих параметров остаются на совести человека. Немаловажно четкое понимание того, чему же все-таки надо обучить нейросеть. Правильная постановка задачи - сложное дело. Главным критерием работы нейросетевых экспертных систем должна быть практика - многократные испытания и проверки в самых различных условиях.

Применение нейронных сетей в задачах принятия решений сталкивается еще с трудностью - преодолением консерватизма людей, скептически относящимся к ?умным? программам.

Пример применения нейронных сетей - выборы президента. Нейроиммитатору ?НейроКомп? для обучения предлагалась история выборов в США за 100 лет - для всех выборов были известны ответы на 12 вопросов (был ли год выборов временем спада или депрессии? Произвел ли правящий президент существенные изменения в политике? и т.д.), а также вводили данные о победе той или иной партии. После обучения нейронные сети уверенно предсказывали результаты выборов: победу Рейгана, победу Буша над Дукакисом и победу Клинтона. Преимущество нейроимитаторов перед более традиционными методами обработки данных в том, что они являются самообучающимися и принципы их работы напоминают взаимодействие нейронов. Нейроны и межнейронные связи задаются программно на обычном компьютере или могут иметь ?материальную? основу - особые микросхемы, какие применяются в специально созданных нейрокомпьютерах.