• сети ФРО-110
      • сеть connectionism1
      • сеть connectionism2
      • сеть sota2
      • сеть sota1
      • сеть BZ-4-4-4
      • сеть connectionism2.1
      • сеть bz411
      • сеть 3.31
      • сеть commutator
      • сеть connectionism_blocks
    • сети БЗ2
      • сеть bz1
      • сеть bz2
    • Генераторы
    • Демо-видео + справка
  • Гость
    • Вход
    • Регистрация
Neurox Intellect Labs (v.1.6.8)
  • Главная
  • Директорий
    • сеть connectionism1
    • сеть connectionism2
    • сеть sota2
    • сеть sota1
    • сеть BZ-4-4-4
    • сеть connectionism2.1
    • сеть bz411
    • сеть 3.31
    • сеть commutator
    • сеть connectionism_blocks
    10
  • Генераторы
  • Спавочные видео материалы
  • Панель управления
  • Нейрограмма
  • Сеть
  • Отчет
  • Справка
  • 64 %

Нейронная сеть connectionism2.1

Нейрограмма

Диаграмма нейронной сети

Структура и функции нейрона
Порог L - статистический Порог G - Обратный порог - Структурный порог характеризауетс мимнимальным и максимальным значением затухающей кривой
О порогах и весах нейрона
Что такое система автономного адаптивного управления (ААУ)?
С технической точки зрения система автономного адаптивного управления (ААУ) представляет собой объединенный самообучаемый распознающий и управляющий алгоритмический комплекс. В составе этого управляющего комплекса, логически и по времени согласованно, решается определенное множество сложных задач. Для этого используются такие подсистемы, как: самообучаемая подсистема распознавания образов, представление наблюдаемой информации в памяти, подсистема поиска достоверных знаний посредством анализа данных в памяти, подсистема эмоций, представление знаний в базе знаний, формальный вывод новых знаний, принятие решений и некоторые другие.
Что такое эффект адаптивного управления?
Эффект адаптивного управления достигается от совместного использования всех этих подсистем в определенной структуре, которая разработана авторами метода ААУ. Однако от сложности и мощности решения каждой из таких задач напрямую зависит и мощность «интеллекта» системы ААУ. В простых случаях ограниченной функциональной свободы робототехнического комплекса, можно использовать простые решения каждой из таких задач, но для групповой работы робототехнических устройств необходимо совместное согласованное функционирование их систем управления, более эффективных прикладных систем. Потребуется построение мощных систем распознавания, баз знаний, систем принятия решений, что обеспечивает реализуемой системе новое качество.
Типовые работы для РТК
• Мониторинг объектов с распознаванием потенциально-опасных ситуаций. • Оповещение о катастрофе. • Поиск места крушения. • Поиск живых людей. • Тушение локальных пожаров. • Доставка средств спасения и первой помощи людям в труднодоступных местах. • Помощь в спасении людей из-под завалов (мобильный робот-домкрат, - пила и т.п.). • Эвакуация людей из опасных труднодоступных мест. • Многоцелевая аэрофотосъемка территории с элементами распознавания и поиска заданных объектов и/или сцен. • Мониторинг района. • Снятие карты радиационного заражения. • Разведка • Борьба с террористами. • Обследование затонувших кораблей.
Синтаксис Neurox
Структура нейронной сети и структура рецепторов задаются матрицами связности. Синтаксис задания матриц: каждая строка соответсвует нейрону, начинается с его идентификатора (имени латиницей), за которым после знака двоеточие следует перечисление через запятую идентификаторов всех его выхдых нейронов. Пример: n01(G=2;L=3;W={1,1,5}):n03.0,n04.1
справка Разработка Intellect Labs. Все права защищены Эмулятор нейронных сетей Александра Аркадьевича Жданова
  • Для пуска модели:
  • Вход
  • Регистрация
такт: 41 из 64

Структура сети

Код нейронной структуры (матрица связности), см.справку
Код подключения рецепторов к нейронам (матрица связности)
Эффекторы (перечисление)

Управление нейронами по умолчанию

Cтатистический порог L для определения обученности нейронов
Cтатистический порог G для генерации обратного сигнала сброса
Cтруктурный порог
Pmin
Pmax
Такт сброса всех нейронов (для тестирования)

Последовательность входных векторов

Описание сети

  • Для пуска модели:
  • Вход
  • Регистрация

Топология и нейрограмма сети connectionism2.1

/ сеть в отдельном окне
ДИАГРАММА АКТИВНОСТИ ВЫХОДОВ НЕЙРОНОВ
открыть в отдельном окне
ДИАГРАММА АДАПТИРОВАННОСТИ НЕЙРОНОВ
открыть в отдельном окне
© 2015 - Neurox - Все права защищены.
× close

Themer color options

  • Theme:
  • Primary Color:
  • reset theme