Система искусственного интеллекта модели задач их классификация

Файл найден на NoName Club

Файл найден на FilePortal

Файл найден на Loading

Файл найден на FileBit

Картинки по запросу Система искусственного интеллекта модели задач их классификация


Система искусственного интеллекта модели задач их классификация Система искусственного интеллекта модели задач их классификация Система искусственного интеллекта модели задач их классификация Система искусственного интеллекта модели задач их классификация Система искусственного интеллекта модели задач их классификация Система искусственного интеллекта модели задач их классификация

Классификация систем искусственного интеллекта

Так например, экспертная система folio (Стенфордский университет, США) помогает консультантам по инвестициям определять цели клиентов и подбирать портфели ценных бумаг, наиболее соответствующие этим целям. Во-вторых, сеть склонна обучаться прежде всего тому, чему проще всего обучиться, а, в условиях сильной неопределенности и зашумленности признаков, это прежде всего артефакты и явления "ложной корреляции". Опытная эксплуатация На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность экспертной системы для конечного пользователя. Изменяют случайным образом текущий конечный автомат; отбирают для дальнейшего "развития" ту организацию (тот автомат которая является "лучшей" в смысле некоторого критерия, например, максимальной точности предсказания последовательности значений макросостояний экосистемы. По моделированию времени нейронные сети подразделяются на сети:   с непрерывным временем;   с дискретным временем. Генетические алгоритмы и моделирование эволюции. В конечном итоге, популяция будет сходиться к оптимальному решению задачи. Принцип массовой селекции, используемый в алгоритмах мгуа, как и многие другие идеи кибернетики, заимствует действующие природные механизмы и схематически повторяет агротехнические методы селекции растений или животных, например: высевается некоторое количество семян и, в результате опыления, образуются сложные наследственные комбинации; селекционеры выбирают некоторую часть растений,. Поскольку к настоящему времени нет ни обобщающей теории искусственного интеллекта, ни работающего образца полнофункциональной ИИ-модели, то нельзя сказать, какой из этих подходов является правильным, а какой ошибочным: скорее всего они способны гармонично дополнять друг друга. Дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта со временем предложит способы выявления границ своих возможностей.


1 Основные направления искусственного интеллекта

При распознавании входного вектора (при тестировании сети) случайному изменению подлежат не веса связей, а состояния нейронов. Речь идет, в первую очередь, о системах, в основу которых положены принципы обучения, самоорганизации и эволюции при минимальном участии человека, но привлечении его в качестве учителя и партнёра, гармоничного элемента человеко-машинной системы. Примеры прямых методов: непосредственное задание функции принадлежности таблицей, формулой, примером. Годовой объем продаж на рынке ИНС и НК превысил 2 млрд. Этапы обучения машины Больцмана:. . Модель представляется в виде графа, таблицы, диаграммы или текста. В системах управления с эталонной моделью целью управления является расчет такого входного воздействия u(f при котором система следует по желаемой траектории, диктуемой эталонной моделью. При уменьшении а сигмоид становится более пологим, в пределе при а 0 вырождаясь в горизонтальную линию на уровне 0,5, при увеличении а сигмоид приближается к виду функции единичного скачка с порогом. Кроме того, существуют методы построения функций принадлежности терм-множеств.


Экспертные системы, их классификация

В процессе работы алгоритма настраиваются синаптические веса нейронов. Число синапсов в сети: (N*M). Нейронная сеть представляет собой совокупность нейроподобных элементов, определенным образом соединенных друг с другом и с внешней средой с помощью связей, определяемых весовыми коэффициентами. Известны случаи применения кластеризации для извлечения знаний, сжатия данных и исследования свойств данных. Свою модель нейронной сети персептрон Розенблатт, 1965; Минский, Пейперт, 1971. Этот этап завершается созданием модели предметной области, включающей основные концепты и отношения. Элементарным преобразователем в данных сетях является искусственный нейрон или просто нейрон, названный так по аналогии с биологическим прототипом. Активизация советских исследовательских организаций в области ИНС и НК (Институт кибернетики.