Понятие нечеткого выводазанимает важнейшее место в нечеткой логике Алгоритм Mamdani, Алгоритм Tsukamoto, Алгоритм Sugeno, Алгоритм Larsen, Упрощенный алгоритм нечеткого вывода, Методы приведения к четкости.
Задача управления, нечеткий регулятор, пример регулятора с нечеткой логикой
Возможность использования нечеткой логики, использование нечеткой логики, логический контроллер Маmdani, недостатки систем с нечеткой логикой
25 июня 2014 года ушел из жизни выдающийся ученый Мурадин Абубекирович Кумахов, внесший огромный вклад в развитие нетолько отечественной но и мировой науки в области физики рентгеновского и нейтронного излучения.
В настоящее время существует огромное количество программных продуктов, позволяющих реализовывать нейросетевые структуры (так называемых программ-нейроимитаторов).
Рассмотрим теперь, как с помощью гибридной системы решается задача классификации, т.е. отнесение объекта, характеризующегося набором признаков, к некоторому классу.
Опишем типовой подход к построению алгоритмов обучения и использования гибридных нейронных сетей.
Каждая разновидность систем искусственного интеллекта имеет свои особенности, например, по возможностям обучения, обобщения и выработки выводов, что делает ее наиболее пригодной для решения одного класса задач и менее пригодной — для другого.
Таблицы сопоставления типов, областей применения и решаемых задач нейроуправления и сопоставления задач и примеров использования нейронных сетей...
Нейроны в сетях такого типа делятся на группы с общим выходным сигналом – слои, при этом на каждый нейрон первого слоя подаются все элементы внешнего выходного сигнала, а все выходы нейронов q-го слоя подаются на каждый нейрон слоя (q+1).
Несмотря на широкий спектр возможностей ИНС, решению задач с их помощью сопутствует ряд недостатков:
Классификация образов.Задача состоит в указании принадлежности входного образа (например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. К известным приложениям относятся распознавание букв, распознавание речи, классификация сигнала электрокардиограммы, классификация, клеток крови. К примеру, нейросетевые алгоритмы распознавания объектов на изображении изложены в этой статье.
Обучение нейронной сети- это процесс, в котором параметры нейронной сети настраиваются посредством моделирования среды, в которую эта сеть встроена. Тип обучения определяется способом подстройки параметров. Различают алгоритмы обучения с учителем и без учителя.
Процесс обучения с учителем представляет собой предъявление сети выборки обучающих примеров. Каждый образец подается на входы сети, затем проходит обработку внутри структуры НС, вычисляется выходной сигнал сети, который сравнивается с соответствующим значением целевого вектора, представляющего собой требуемый выход сети.