Формальная модель нейрона и нейросети
Краткое описание метода автономного адаптивного управления
Основные понятия и обозначения
Моделирование среды
Аппарат формирования и распознавания образов
Задача построения ФРО
Распознавание пространственно-временных образов
Система построения и исследования нейронных сетей СПИНС
Конструкторы сетей. Библиотеки шаблонов
Организация вычислений в сети
Реализация модели среды
Навигация
Задача построения ФРО
Нейросетевая реализация системы
61847
знаков
3
таблицы
10
изображений
3.3. Задача построения ФРО.
Для того, чтобы более правильно и экономно построить нейронную сеть ФРО, необходимо понять смысл или “концепцию” [Turchin] формируемых образов, т.е., более точно выражаясь, найти для данного образа множество обучающих входных фильмов или множество всех таких реализаций входных процессов, которые приводят к обучению данного нейрона или формированию данного образа. Введем понятие обучающего входного фильма.
Определение 3.3.1. Всякий входной фильм 
назовем обучающим для нейрона 
, если 
- начальный момент времени работы системы и 
, 
.
Таким образом, задачу построения НС ФРО можно сформулировать следующим образом: для данной совокупности входных фильмов построить такую сеть, в которой бы присутствовали нейроны, для которых данные входные фильмы являются обучающими. Построенная таким образом сеть способна решать эталонную задачу классификации, где в качестве эталонов используются данные входные фильмы. Известно множество способов конструирования и настройки сетей для классических формальных моделей нейронов, например, сети обратного распространения, использующие обобщенное 
-правило. Проблема предлагаемого подхода состоит в том, что 1) система должна быть автономной, а значит отсутствует “учитель”; 2) вообще говоря, a priori не известны все жизненно необходимые для системы образы. Но если мы обладаем априорной информацией об условиях существования системы (что почти всегда бывает), ее следует использовать при конструировании ФРО.
Можно иначе сформулировать задачу построения ФРО. Приведем пример с системой “Пилот” [Диссер, Жданов9]. В математической модели спутника используются величины углового положения спутника 
и его производной 
, следовательно, очевидно, что всевозможные сочетания возможных значений этих величин (т.е. некоторая область на фазовой плоскости) необходимы для нахождения законов управления системой. Действительно, допустим система в момент времени t находится в состоянии 
и УС выбирает некоторое управляющее воздействие 
(включение одного из двигателей, например). Мы знаем, что в момент времени 
система окажется в некотором состоянии, соответствующем точке на фазовой плоскости с некоторой вероятностью 
, где 
- точка на фазовой плоскости, таким образом, можно говорить о некотором вероятностном распределении 
, заданном в фазовом пространстве и характеризующем предсказание поведения системы через интервал 
при выборе воздействия в момент времени t. Если бы параметров 
было недостаточно для описания законов управления, то функция распределения зависела бы еще и от других параметров, и при одних и тех же величинах 
принимала бы другие значения в зависимости от значений неучтенных параметров. Следовательно, УС не смогла бы найти никакого закона управления, поскольку система ищет статистически достоверную корелляцию между наблюдаемым состоянием ОУ, выбранным действием и состоянием ОУ через некоторый интервал времени. Законом управления здесь мы назовем совокупность функций распределения для каждого управляющего воздействия 
, где находится в некотором диапазоне. Найденный УС закон управления отобразится в некотором внутреннем формате в БЗ, причем он может быть получен в процессе обучения системы в реальных условиях прямо во время работы, либо на тестовом стенде, “на земле”. Следовательно, можно сказать, что задача построения ФРО состоит в конструировании образов, соответствующих необходимому набору параметров, описывающих состояние системы, и их комбинациям, необходимым для нахождения закона управления. Нахождению таких образов может помочь математическая модель объекта управления, если таковая имеется.
Похожие работы
... , бистабильность восприятия. В дальнейшем планируется разработка программных моделей более сложных нейронных сетей и их комбинаций с целью получения наиболее эффективных алгоритмов для задачи распознавания образов. Литераура. 1.Горбань А.Н.,Россиев Д.А..Нейронные сети на персональном компьюере. 2. Минский М.Л.,Пайперт С..Персепроны.М.: Мир.1971 3. Розенблатт Ф.Принципы ...
... того привлекает огромный запас контекстных знаний, который системам распознавания образов пока недоступен. 7. Заключение Дан обзор различных нейросетевых методов распознавания изображений. Рассмотрены достоинства и недостатки этих методов при распознавании двумерных и трёхмерных объектов. Указаны проблемы при распознавании трёхмерных объектов. Выделены перспективные направления в распознавании ...
... в популяциях, которые являются существенными для развития. Точный ответ на вопрос: какие биологические процессы существенны для развития, и какие нет? - все еще открыт для исследователей. Реализация генетических алгоритмов В природе особи в популяции конкурируют друг с другом за различные ресурсы, такие, например, как пища или вода. Кроме того, члены популяции одного вида часто конкурируют ...
... на дипломное проектирование. Необходимо разработать программу регистрации процеса производства партий полупроводниковых пластин для использования в автоматизированной системе управления. Программа должна обеспечивать контроль и регистрацию производственного процесса производства партий пластин. Вести учет за прохождением партий полупроводниковых пластин по технологическому маршруту. Разработку ...
0 комментариев