Головна

 Види забезпечення НІТ |  Принципова схема НІТ і електронний документообіг |  Організаційні компоненти НІТ |  Класи інформаційних технологій |  Автоматизація процесів бізнесу |  Завдання автоматизованої системи наукових досліджень |  Іntranet-системи |  Характеристика системи Project Expert |  Склад внутрішньофірмової інтегрованої системи управління |  Технологія сховищ даних і обробка додатків |

Нейронні системи і мережі

  1.  I-е покоління систем рухомого зв'язку - аналогові системи
  2.  I. визначник ТА СИСТЕМИ
  3.  I. Створення радянської судової системи
  4.  II-е покоління систем рухомого зв'язку - цифрові системи
  5.  III. Системи звичайних диференціальних рівнянь.
  6.  III.1.1 Загальний опис банківської системи
  7.  IX. СИСТЕМИ ГРИ

У той час як експертні системи намагаються перенести досвід людей в комп'ютерну програму, нейронні мережі намагаються створити значимі моделі з великої кількості даних. Нейронні мережі можуть розпізнавати моделі, занадто неясні для людей, і адаптувати їх при отриманні нової інформації.

Ключова характеристика нейронних мереж в тому, що вони навчаються. Програмі нейронних мереж спочатку дається набір даних, що складаються з багатьох змінних з великою кількістю випадків, або результатів, в яких результати відомі. Програма аналізує дані і обробляє всі кореляції, а потім вибирає набір змінних, які строго співвіднесені з приватними відомими результатами у вигляді початкової моделі. Ця модель використовується, щоб спробувати передбачити результати різних випадків, а передбачені результати порівнюються з відомими результатами. Базуючись на цьому порівнянні, програма змінює модель, регулюючи параметри змінних або навіть замінюючи їх. Цей процес програма нейронних мереж повторює багато разів, прагнучи поліпшити прогнозуючу здатність при налагодженні моделі. Коли в цьому ітераційне підході подальше удосконалення вичерпується, програма готова будувати припущення для майбутніх випадків.

Як тільки стане доступним нове велику кількість випадків, ці дані також вводяться в нейронну мережу, і модель ще раз коригується. Нейронна мережа навчається щодо у відносно причинно-наслідкових моделей з цих додаткових даних, і її прогнозуюче здатність поліпшується.



 Основні модулі системи |  Процес проектування експертно-навчальної системи
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати