Логические нейронные сети



         

Практический подход и обоснование структуры логической нейронной сети для системы принятия решений - часть 3


Логическая схема СПР - структура обученной нейросети

Рис. 9.15.  Логическая схема СПР - структура обученной нейросети

Однако предлагаемый табличный метод обусловлен не только тем, что данная задача относится к типу трудно формализуемых задач, т.е. задач, для которых нетипично строгое математическое описание, влекущее построение конструктивных алгоритмов вычисления. Главным образом СПР характеризуется не столько отсутствием математических зависимостей между ее составляющими, сколько недостоверностью данных, противоречивостью информации, работой в условиях помех и т.д. В этом случае СПР реализует модель ассоциативного мышления, которая по неполной, недостоверной, "зашумленной" информации должна выдать ответ на вопрос "На что более похожа ситуация и какое решение наиболее правильно?"

Таким образом, рассмотренная реализация табличного метода, предусматривающего точное задание данных о складывающейся ситуации по принципу "да - нет", должна распространяться на случай неполных, недостоверных данных.

Это означает, что система, отображенная графом на рис. 9.15, должна работать не с булевыми переменными на входе, а с действительными, смысл которых основан на достоверности, вероятности принадлежности (интервалу, значению и др.), экспертной оценке и т.д. Таким образом, должна использоваться не точная информация о ситуации на входе создаваемой СПР, а лишь оценки этой информации. Это было отмечено в предыдущих лекциях.




Содержание  Назад  Вперед