ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В УПРАВЛЕНИИ
Ключевые слова:
искусственный интеллект, искусственный нейрон, нейронная сеть, биологический нейрон, весовой коэффициент, функции возбуждения, экспертная система, модуль веса, характеристическая функция , обучающая выборка, цикл обученияАннотация
В работе рассматривается практическое применение искусственной нейронной сети для решения сложных, неформализируемых задач, таких как распознавание образов, обработка изображений, обработка информации и тд., а также для управления сложными нелинейними динамическими объектами. В основу искусственных нейронных сетей положены особенности живых нейронных сетей, позволяющие решать различных задач и способны указывать доверительный уровень каждого решения конкретными и логичными. В нейросетях все математические операции осуществляются программой по обучающей выработки , называемой циклом обучения.
Библиографические ссылки
Гельман М. М. Системные аналого-цифровые преобразователи и процессы сигналов. – М: Мир, 1999
Р.Г. Джексон. Новейшие датчики. 2-е издание, доп.-М.: Техноосфера, 2008
С. Рассел, П. Норвич. Искусственный интеллект: современный поход. – 2 – ос изд. –М.: Вильямс. 2007
Круглов В. В. , Борисов В.В. Искусственный нейронные сети. Теория и практика. 1-еизд,
