Информационные технологии управления


         

Бионический (нейросетевой) подход к созданию интеллектуальных компьютерных систем


В настоящее время биоэлектроника является новейшей отраслью науки и техники, изучающей принципы и методы обработки информации живыми организмами с целью создания высокопроизводительных, надежных и интеллектуализированных вычислительных средств. Одним из направлений бионического подхода к созданию интеллектуальных компьютерных систем являются исследования в области создания нейрокомпьютера — систем нечисловой информационно-логической обработки данных, реализуемых на базе новых архитектурных принципов ЭВМ. В основе этих работ лежат интенсивные исследования:

  • структуры и процессов функционирования человеческого мозга;
  • нейронных сетей низших типов животных;
  • методов получения мономолекулярных органических пленок и многослойных структур на их основе;
  • методов получения биологических проводников электрического тока;
  • по созданию искусственных нейронных сетей в виде специализированных электронных схем, состоящих из электронных аналогов клеток головного мозга.
  • Отличительной чертой нейронных сетей является их способность менять свое поведение (обучаться) в зависимости от изменения внешней среды, извлекая скрытые закономерности из потока данных. При этом алгоритмы обучения не требуют каких-либо предварительных знаний о существующих в предметной области взаимосвязях — необходимо только подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение моделируемой системы в прошлом.

    Основанная на нейросетях технология не предъявляет повышенных требований к точности входных данных как на этапе обучения, так и при ее использовании (после настройки и обучения), например, при распознавании симптомов приближения критических ситуаций, для краткосрочных, а иногда и долгосрочных прогнозов. Таким образом, нейросетевая технология обладает двумя чрезвычайно полезными свойствами:

    1) способностью обучаться на конкретном множестве примеров;

    2) умением стабильно распознавать, прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности, причем в условиях внешних помех (например, появления противоречивых или неполных значений в потоках информации).



    Содержание  Назад  Вперед