Нейрокомпьютерные системы

       

Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска


С помощью символьной обработки информации не удается решить прикладные задачи многих предметных областей, если для них невозможно получить полную информацию и если их определение недостаточно полно. Такая ситуация характерна для:

  • сложных технических систем;
  • систем экономического планирования;
  • социальных систем большой размерности;
  • систем принятия решений и т.п.

Выходом является использование систем, основанных на мягких вычислениях, которые включают в себя:

  • нечеткую логику и вероятностные вычисления;
  • нейрокомпьютинг - обучение, адаптация, классификация, системное моделирование и идентификация;
  • генетические вычисления - синтез, настройка и оптимизация с помощью систематизированного случайного поиска и эволюции.

Эти составные части не конкурируют друг с другом, а создают эффект взаимного усиления (гибридные системы). Наряду с термином "мягкие вычисления" используется термин "вычислительный интеллект" - научное направление, где решаются задачи искусственного интеллекта на основе теории нечетких систем, нейронных сетей и эволюционных (генетических) вычислений.

Нечеткие нейронные сети с генетической настройкой параметров (гибридные системы) демонстрируют взаимное усиление достоинств и нивелирование недостатков отдельных методов:

  1. Представление знаний в нейронных сетях в виде матриц весов не позволяет объяснить результаты проведенного распознавания или прогнозирования, тогда как в системах вывода на базе нечетких правил результаты воспринимаются как ответы на вопросы "почему?".
  2. Нейронные сети обучаются с помощью универсального алгоритма, т.е. трудоемкое извлечение знаний заменяется сбором достаточной по объему обучающей выборки. Для нечетких систем вывода извлечение знаний включает в себя сложные процессы формализации понятий, определение функций принадлежности, формирование правил вывода.
  3. Нечеткие нейронные сети обучаются как нейронные сети, но их результаты объясняются как в системах нечеткого вывода.



Содержание раздела