![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
При проектировании интелл-ных ИС нейросетевому моделированию любого элемента процесса должны предшествовать априорный анализ объекта исследования или исходных данных. При нейросетевом моделировании он частично отличается от технологии статистического анализа и состоит из след. этапов:
1) постановка задачи исследования;
2) обобщение професс-ных знаний об особенностях исследования на основе опыта, интуиции, изучения истоков, консультации со специалистами и т.д.;
3) формализация полученной априорной инф-ции об особенностях исследования;
4) уточнение и конкретизация постановки задачи;
5) сбор исходных данных;
6) формирование обучающей выборки.
НС применяются для решения неформализованных проблем.
К неформализованным задачам будем относить такие задачи, которые обладают 1 или несколькими хар-ми.
1. Задачи не м.б. заданы полностью в числовой форме;
2. Цели не м.б. выражены в терминах точно определенной целевой функции. Целевые функции – функции оценки взаимоотношений предприятия;
3. Не существует алгоритмического решения задачи;
4. Алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов.
Особенности:
1. Ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость исходных данных;
2. Ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость знания о проблем. области и решаемой задаче;
3. Большая размерность пространства решения;
4. Динамически изменяющиеся данные и значения.
Дата публикования: 2015-02-03; Прочитано: 515 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!