Практическое применение нейросетевых технологий.

Практическое применение нейросетевых технологий целесообразно при решении задач, у которых имеются следующие признаки:

1) Отсутствие алгоритма решения задач, но есть масса примеров;

2) Наличие большого числа входной информации, характеризующих исследуемую проблему;

3) Зашумленность, частичная противоречивость, неполнота или избыточность исходных данных.

Применение:

С помощью нейросистем решают широкий круг неформализованных задач: контроль воздушного пространства, вскрытие шифра, целенаведение ракет, моделирование развития военных действий, моделирование экономических процессов, выбор оптимального алгоритма планирования действий.

Преимущества нейросетей:

1) Способность обучаться на множестве примеров, в тех случаях, когда неизвестны закономерности, отсутствуют зависимости между входными и выходными данными;

2) Нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную, зашумленную и внутренне противоречивую входную информацию;

3) Для использования методов корреляционного анализа необходим профессионал-математик. А при использовании обученной сети, высокий уровень не требуется;

4) Нейросетевые пакеты позволяют легко подключаться к базе данных, электронной почте и автоматизировать процесс ввода и обработки первичной информации.

5) Внутренний параллелизм, который присущ нейросетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность нейросистемы, т.е. можно начать с простого дешевого пакета, потом перейти на профессиональный пакет, потом добавить плату-ускоритель, потом перейти на специальный нейрокомпьютер и все это с гарантией полной преемственности созданного ранее программного обеспечения.

Применение нейросетевых технологий целесообразно при решении задач, имеющих следующие признаки:

отсутствие алгоритмов решения задач при наличии доста­точно большого числа примеров;

наличие большого объема входной информации, характери­зующей исследуемую проблему;

Дата добавления: 2015-08-17