Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов





Скачать 417.12 Kb.
НазваниеЦарев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов
страница8/11
Дата публикации07.07.2013
Размер417.12 Kb.
ТипДокументы
100-bal.ru > Информатика > Документы
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

4.2Известные решения задачи


В [17] приведено решение задачи, в котором система управления летающими тарелками строится с использованием парадигмы автоматного программирования и инструментального средства UniMod. Все автоматы в указанной работе были построены вручную, при этом их построение было достаточно трудоемким.

В настоящей работе предлагается подход к автоматизированному построению управляющих систем на основе искусственных нейронных сетей и конечных автоматов.

4.3Искусственные нейронные сети


Нейрон – это клетка головного мозга или нервной системы, основной функцией которой является сбор, обработка и распространение электрических сигналов. Считается, что способность мозга к обработке информации обусловлена функционированием сетей, состоящих из нейронов.

Одна из первых математических моделей нейрона предложена Мак-Каллоком (McCulloch) и Питтсом (Pitts) [31]. С 1943 года были разработаны более подробные и реалистичные модели, как нейрона, так и более крупных систем мозга. Это привело к созданию новой научной области – вычислительной неврологии. С другой стороны, исследователи в области искусственного интеллекта исследовали более абстрактные свойства нейронных сетей: способность выполнять распределенные вычисления, справляться с зашумленными входными данными, способность обучаться.

Со временем стало ясно, что похожими свойствами обладают и другие системы (такие, как, например, байесовские сети). Однако искусственные нейронные сети [1] по сей день остаются одним из наиболее изученных и широко применяемых методов искусственного интеллекта.

4.3.1Элементы искусственных нейронных сетей


Искусственные нейронные сети состоят из узлов (искусственных нейронов), соединенных между собой связями. Связь от элемента i к элементу j служит для распространения активации aj от j к i. Каждая связь имеет назначенный ей числовой вес Wi, j. Каждый элемент вычисляет взвешенную сумму своих входных данных: и применяет к ней функцию активации g: . Обратим внимание на то, что в формулу входит смещенный вес W0,i, относящийся к постоянному входному значению a0=-1.

Основными видами функций активации являются:

  • пороговая функция ;

  • знаковая функция ;

  • сигмоидальная (логистическая) функция .

Отметим, что обе функции имеют пороговое значение около нуля; а смещенный вес W0,i фактически задает пороговое значение для данного элемента.

Важным свойством элементов с пороговой функцией активации является то, что с их помощью можно представить логические функции AND, OR и NOT [1]. Таким образом, с помощью нескольких таких элементов можно выразить любую булеву функцию от входов сети.

4.3.2Структура искусственных нейронных сетей


Существуют две основные категории структур нейронных сетей: ациклические сети, или сети с прямым распространением, и циклические, или рекуррентные сети.

Сети с прямым распространением реализуют некоторую функцию от своих входов, в то время как в рекуррентной сети выходы ее элементов могут подаваться на вход. В связи с этим уровни активации в рекуррентной сети могут находиться в устойчивом состоянии, могут переходить в колебательный или даже в хаотический режим.

Рекуррентные сети представляют собой более сложную для понимания и исследования модель. В настоящей работе в дальнейшем будут использоваться только сети с прямым распространением.

4.3.3Применение искусственных нейронных сетей


Наиболее часто нейронные сети применяются для решения следующих задач:

  • классификация образов – указание принадлежности входного образа, представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам;

  • кластеризация – классификация образов при отсутствии обучающей выборки с метками классов;

  • прогнозирование – предсказание значения yn+1 при известной последовательности y1, y2yn.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

Похожие:

Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconРазработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования
Комитета по скалолазанию, тренерского совета и спортсменов-скалолазов, членов сборной команды Украины
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconРазработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования
Учебник предназначен для студентов технических вузов по специальности 010100 математика. Работа студентов по этому учебнику позволит...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconРазвитие формализма метода подвижных клеточных автоматов для изучения...

Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconМетодическая разработка по внедрению проектного метода на уроках географии
Данная методическая разработка предполагает проведение уроков по дисциплине География с использованием элементов проектного метода...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconРазработка метода и адаптивных алгоритмов компрессии с гарантированной...
Работа выполнена на кафедре «Математического обеспечения и применения эвм» Технологического института Южного федерального университета...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconМинистерство образования Российской Федерации Санкт Петербургский...
Задачи курса: Изучить основные математические результаты и методы, лежащие в основе метода конечных элементов и других вариационных...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconПлан: Общие понятия об алгоритме Способы записи алгоритмов История...
Так, чтобы решить полное квадратное уравнение, необходимо знать конкретные значения коэффициентов а, b и с (начальные условия). В...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconЭлектронные образовательные ресурсы для учащихся
Лев Николаевич Толстой (Война и Мир), Федор Михайлович Достоевский (Преступление и наказание, Идиот). Большое собрание стихотворений...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconРазработка урока Автор: Целюрик Юлия Петровна Тема: «Знакомство со...
Используемые программные приложения из пакета спо: Среда программирования Скретч (Scratch)
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconПрогнозирование трещиностойкости бетона на основе метода конечных элементов
Реальное строение материала и особенности его поведения под нагрузкой отражено в структурных теориях прочности. Однако практическое...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconУрок по алгебре и математическому анализу в 10 классе по теме «Решение...
Обучающая цель: Изучить возможности применения метода интервалов для решения тригонометрических неравенств
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов icon26. Мельников Федор Михайлович
Мельников Федор Михайлович родился 31 июля 1942 года в дер. Остречиха Сандовского района Калининской области
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconПрограммное обеспечение для решения задач линейного программирования...
Линейными ограничениями. Основой программы служит алгоритм симплекс метода для неограниченного числа условий и переменных. В алгоритме...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconСтудента 617 группы фртк давидюка Дмитрия Сергеевича Научный к т....
Поэтому, когда мы измеряем биологические потенциалы, мы видим результат синхронной деятельности совокупности клеток мозга, и эта...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconДоклад ронжина Андрея Леонидовича по диссертационной работе «Разработка...
«Разработка адаптивного метода робастного понимания слитной речи на основе интегральной обработки данных», представленной на соискание...
Царев Федор Николаевич Разработка метода совместного применения генетического программирования и конечных автоматов iconМетодическая разработка «Одномерные массивы» на языке программирования...
«Одномерные массивы» на языке программирования pascal в теории и практике школьного курса «Информатика и икт»/ Методическая разработка....


Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
100-bal.ru
Поиск