Категория
Информатика
Тип
контрольная работа
Страницы
27 стр.
Дата
23.04.2013
Формат файла
.html — Html-документ
Архив
442285.zip — 17.09 kb
  • nejro-nechjotkie-seti_442285_1.html — 72.14 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы

Нейро-нечёткие сети


Введение


Искусственные нейросетевые системы - одно из перспективных направлений в области разработки искусственного интеллекта. Особую привлекательность в утилитарном смысле нейросети получили ввиду способности обнаруживать неявные закономерности в различных процессах при отсутствии необходимости в понимании этих закономерностей, а также из-за способности к запоминанию представленных образов.

Основа для теории искусственных нейронных сетей появилась в процессе попыток нейробиологов смоделировать деятельность нервной системы и мозга живых организмов. Если физические основы действия живых нервных клеток были достаточно ясны, то сам механизм обучения мозга и использования им полученных навыков долгое время оставался неизвестным. Первым шагом к созданию искусственной нейроподобной системы была модель Д. Хэбба, который в 1949 г. предложил закон обучения, который послужил стартовой точкой для алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Дальнейшее развитие теории, периодически наталкиваясь на значительные трудности, привело к появлению в 1986 г. ряда практически применимых знаний и методов для решения ряда актуальных задач.


1. Нейро-нечёткие сети


Нейро-нечеткая сеть представляет собой многослойную нейронную сеть специальной структуры без обратных связей, в которой используются обычные (не нечеткие) сигналы, веса и функции активации, а выполнение операции суммирования основано на использовании фиксированной Т-нормы, Т-конормы или некоторой другой непрерывной операции. При этом значения входов, выходов и весов гибридной нейронной сети представляют собой вещественные числа из отрезка [0,1].



Ваше мнение



CAPTCHA