1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа

^ 1.3. Требования к технологии извлечения познаний

Способности внедрения технологии извлечения познаний должны распространяться прямо до личного юзера, имеющего возможность использовать технологию извлечения познаний к доступных данных и конкретизирующего отдельные нюансы этой технологии зависимо от 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа собственного собственного опыта и определенной задачки. Это значит, что должно произойти коренное изменение технологии производства таких систем. Системы принятия решений, основанные на очевидных правилах вывода, создаются, обычно, группой профессионалов, в множестве которых – арифметики, программеры 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа и предметные спецы, ставящие задачки. Способности опции таких систем на конечного потребителя нередко недостаточны. Приобретая такую систему, он нередко сталкивается с ее неприменимостью к определенным условиям работы (к примеру, другой диапазон 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа лабораторных анализов либо способов обследования, принятый в данной поликлинике). Выход – дать спецу возможность самому конструировать ЭС исходя из определенных критерий, собственного опыта и опыта коллег. Такое конструирование должно выполняться без познания предметным 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа спецом математического аппарата, требуя только обыденных способностей работы на ЭВМ. В этой ситуации снимается психическая неувязка доверия к заключениям ЭС, которая работает, делая упор на опыт и познания того спеца, который 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа ее сконструировал, его коллег, которым он доверяет, и реальные данные, которые он сам получил в итоге наблюдений [15].

Самообучающиеся ЭС принятия решений, диагностики и прогнозирования должны удовлетворять последующим требованиям [15]:

  1. Индивидуализация (настройка на 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа определенные наборы экспериментальных данных, личный опыт и познания спеца);

  2. Динамическое развитие (скопление опыта системы в процессе функционирования, следуя изменениям в пт, перечисленных в прошлом требовании);

  3. Возможность перенастройки при резком изменении критерий, к примеру, при 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа перенесении в другой регион;

  4. Способность к экстраполяции результата. Требование, оборотное особенности. Система не должна резко терять качество работы при изменении критерий;

  5. Возможность конструирования с нуля конечным юзером (спец обязан иметь 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа возможность придумать совсем новейшую ЭС и иметь возможность просто и стремительно сделать ее);

  6. “Нечеткий” нрав результата. Решение, выдаваемое системой, не должно быть окончательным. Оно может быть вероятностным либо предлагать сходу несколько вариантов 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа на выбор. Это дает возможность спецу критически оценивать решение системы и не лишает его инициативы в принятии окончательного решения.

  7. ЭС является только советчиком спеца, не претендуя на абсолютную точность решения. Она должна копить 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа опыт и познания и существенно ускорять доступ к ним, моделировать итог при изменении критерий задачки. Ответственность за решение всегда лежит на спеце.

  8. Универсальность таковой технологии значит, она не должна опираться на семантику проблемной области 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа, предлагая унифицированный подход для решения типовых задач в хоть какой проблемной области. Семантический нюанс постановки задачки, осмысления процесса решения и анализа результатов лежит на конечном спеце.

Анализ имеющихся способов 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа обработки инфы показал, что этим требованиям отлично удовлетворяют нейроинформационные технологии, основанные на искусственных нейронных сетях [16-19]. В базе их функционирования лежат методы, моделирующие распространение сигналов по нейронам и синапсам нервной системы. Существует довольно 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа большой набор архитектур и метаалгоритмов функционирования нейронных сетей, при всем этом задачки, решаемые нейроинформатикой, почти всегда требуют подгонки архитектуры и алгоритмов обучения нейросетей под определенный класс задач либо даже определенную задачку. Потому разработка 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа теоретических и методологических основ и универсальной технологии сотворения ЭС, включающей оптимизацию архитектур и метаалгоритмов функционирования нейросетей при работе с информацией, и извлечение познаний из нейросетей является животрепещущей задачей.

Глава 2. Нейронные сети

2.1. Коннекционизм

Нейронные сети   это 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа сети, состоящие из связанных меж собой обычных частей   формальных нейронов. Нейроны моделируются достаточно ординарными автоматами, а вся сложность, упругость функционирования и другие важные свойства определяются связями меж нейронами. Любая связь представляется как 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа совершенно обычный элемент, служащий для передачи сигнала.

Научно-техническое направление, определяемое описанным представлением о нейронных сетях, именуется коннекционизмом (по-ангийски connection – связь). С коннекционизмом плотно сплетен последующий блок мыслях 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа:

1) однородность системы (элементы схожи и очень ординарны, все определяется структурой связей);

2) надежные системы из ненадежных частей и "аналоговый ренессанс" – внедрение обычных аналоговых частей;

3) "голографические" системы – при разрушении случаем избранной части система сохраняет 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа свои полезные характеристики.

Существует большой класс задач: нейронные системы ассоциативной памяти, статистической обработки, фильтрации и др., для которых связи формируются по очевидным формулам. Но еще более (по объему имеющихся приложений) задач просит 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа неявного процесса. По аналогии с обучением животных либо человека этот процесс также именуют обучением.

Обучение обычно строится так: существует задачник – набор примеров с данными ответами. Эти примеры предъявляются системе. Нейроны получают по входным связям сигналы 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа – "условия примера", конвертируют их, пару раз обмениваются перевоплощенными сигналами и, в конце концов, выдают ответ – также набор сигналов. Отклонение от правильного ответа штрафуется. Обучение состоит в минимизации штрафа как (неявной) функции 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа связей.

Неявное обучение приводит к тому, что структура связей становится "непонятной" – не существует другого метода ее прочесть, не считая как запустить функционирование сети. Становится трудно ответить на вопрос: "Как нейронная сеть получает 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа итог?" – другими словами выстроить понятную человеку логическую конструкцию, воспроизводящую деяния сети.

Это явление можно именовать "логической непрозрачностью" нейронных сетей, обученных по неявным правилам.

С другой стороны, при использовании нейронных сетей 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа в экспертных системах появляется потребность прочесть и логически проинтерпретировать способности, выработанные сетью. Для этого служат способы контрастирования – получения неявными способами логически прозрачных нейронных сетей.

^ 2.2. Элементы нейронных сетей

Для описания алгоритмов и устройств в нейроинформатике выработана 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа особая "схемотехника", в какой простые устройства – сумматоры, синапсы, нейроны и т.п. соединяются воединыжды в сети, созданные для решения задач.

Адаптивный сумматор вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала x 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа на вектор характеристик . На схемах он обозначается так, как показано на рис. 1. Адаптивным он именуется из-за наличия вектора настраиваемых характеристик . Для многих задач полезно иметь линейную неоднородную функцию выходных сигналов. Ее вычисление 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа также можно представить при помощи адаптивного сумматора, имеющего n+1 вход и получающего на 0-й вход неизменный единичный сигнал (рис. 2).




Рис. 2. Неоднородный адаптивный сумматор






Рис. 1. Адаптивный сумматор.






Рис. 5. Формальный нейрон



Рис. 3. Нелинейный преобразова-тель 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа сигнала.






Рис. 4. Точка ветвления



Нелинейный преобразователь сигнала изображен на рис. 3. Он получает скалярный входной сигнал x и переводит его в (x).

Точка ветвления служит для рассылки 1-го сигнала по нескольким адресам (рис. 4). Она получает скалярный 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа входной сигнал x и передает его всем своим выходам.

Стандартный формальный нейрон составлен из входного сумматора, нелинейного преобразователя и точки ветвления на выходе (рис. 5).

Линейная связь   синапс   раздельно от сумматоров не встречается 1.3. Требования к технологии извлечения знаний - Дипломная работа, но для неких рассуждений бывает комфортно выделить этот элемент (рис. 6). Он множит входной сигнал x на “вес синапса” .





Рис. 6. Синапс.



Итак, дано описание главных частей, из которых составляются нейронные сети.



13-politicheskaya-filosofiya-v-drevnem-rime-programma-vstupitelnogo-ekzamena-v-aspiranturu-po-specialnosti-23.html
13-poryadok-i-osobennosti-nalogooblozheniya-razlichnih-vidov-dohoda-i-razlichnih-kategorij-nalogoplatelshikov.html
13-poslednij-akt-proshlo-uzhe-dva-desyatiletiya-so-vremeni-soveshaniya-81-kommunisticheskoj-i-rabochej-partii-mira-kotoroe.html