Логические нейронные сети




Самообучение на основе ситуационного управления - часть 3


После стрельбы следует замечательная команда "Стой, записать...", по которой наводчик на щите орудия пишет номер цели и все пристрелянные установки по ней. Такая работа проделывается и по фиктивным целям – реперам. Постепенно при "работе" на данной местности запоминаются пристрелянные установки по многим целям и реперам. С их появлением и развитием подготовка данных по вновь появляющимся целям резко упрощается, т.к. сводится к переносу огня от ближайшей цели или репера, т.е. к внесению поправок по дальности и направлению. Доказано, что при этом достаточно сразу назначать захват цели в узкую вилку, т.е. пристрелка упрощается. Правила стрельбы существуют века, однако вряд ли кто-то осознавал теоретически, что речь идет о реализации самообучающейся системы, у которой не существует аналога!

Для трудно формализуемых задач управления или для увеличения производительности вычислительных средств известно т.н. ситуационное управление, предложенное Д.А. Поспеловым [23]. Оно заключается в том, что для каждого значения вектора, описывающего сложившуюся ситуацию, известно значение вектора, описывающего то решение, которое следует принять. Если все ситуации отразить невозможно, должно быть задано правило интерполяции (аналог интерполяции, обобщенной интерполяции).

Пусть исходная ситуация характеризуется вектором X = {x1, …, xm} . По значению X, т.е. по его компонентам, принимается решение Y, также представляющее собой вектор Y = {y1, ..., yn} .

(Значения X и Y могут определяться целыми и вещественными, булевыми. Изначально они могут иметь нечисловую природу: "темнее – светлее", "правее – левее", "ласковее – суровее" и т.д. Мы не будем рассматривать проблему численной оценки качественных или эмоциональных категорий.)

Предположим, для любых двух значений X1

и X2

, а также Y1

и Y2

определено отношение xi(1)

xi(2)

(или наоборот), yj(1)

yj(2)

(или наоборот).

Структура ассоциативной памяти и общий вид ее обработки показаны на рис. 7.1.




Содержание  Назад  Вперед