Нейронная сеть connectionism2.1
Нейрограмма
Диаграмма нейронной сети
Порог L - статистический
Порог G -
Обратный порог -
Структурный порог характеризауетс мимнимальным и максимальным значением затухающей кривой
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.
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.
• 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.
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
Топология и нейрограмма сети connectionism2.1
/ сеть в отдельном окнеДИАГРАММА АКТИВНОСТИ ВЫХОДОВ НЕЙРОНОВ
открыть в отдельном окнеДИАГРАММА АДАПТИРОВАННОСТИ НЕЙРОНОВ
открыть в отдельном окне© 2015 - Neurox - Все права защищены.