Интеллектуальные информационные системы


Нейронные сети и СК-анализ


Известные в литературе нейронные сети, в отличие от предлагаемой семантической информационной модели и нелокальных нейронных сетей, не обеспечивают реализацию всех базовых когнитивных операций, входящих в когнитивный конфигуратор. В частности, традиционные нейронные сети решают лишь задачу идентификации (прогнозирования) и не обеспечивают решение обратной задачи (дедукции), необходимой для принятия решения о выборе многофакторного управляющего воздействия. Кроме того не решается вопрос об уменьшении размерности нейронной сети без ущерба для ее адекватности (абстрагирование).

Результаты численного моделирования и исследования свойств нейронных сетей этого класса при управлении в АПК и других предметных областях позволяют предположить, в качестве модели реальных когнитивных процессов они обладает более высокой адекватностью, чем нейронные сети других типов.

Графическое отображение нейронов и Паррето-подмножеств нелокальной нейронной сети

Ниже приводятся примеры графического отображения нелокального нейрона и Паретто-подмножества (нейронов с наиболее значимыми связями) нелокальной нейронной сети в системе "Эйдос" (рисунки 39 и 40).

Рисунок 39. Графическое отображение нелокального нейрона

в системе "Эйдос"

Рисунок 40. Графическое отображение нелокальной нейронной сети

в системе "Эйдос"




Начало  Назад  Вперед