28
Кибернетика
У3208
1756. Лингвистическая модель в системах поддержки принятия
решений / Мерцалов А.А. // Вестник компьютер. и информ. технологий. - 2005. - №
6. - С. 10-12. - Библиогр.: 5 назв.
Рассмотрено принятие решений в условиях априорной
неопределенности в случаях, когда поведение исследуемой системы характеризуется
разнотипными данными и большим количеством влияющих на нее факторов. Предложено
использование систем извлечения знаний, призванных выявлять на основе исходной
информации наиболее устойчивые закономерности, присущие исследуемой системе, и
использовать их для принятия решения.
У2414
1757. Логические нейронные сети для систем управления и
принятия решений / Барский А.Б. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. -
2005. - № 6. - С. 40-70. - Библиогр.: 14 назв.
Предложен подход к определению структуры нейронной сети с помощью
схемы выполнения логических выражений, описывающих систему управления или
принятия решений. Обсуждена возможность широкого применения однослойных и
совершенных нейронных сетей, а также компьютерные технологии их реализации в
экономике и бизнесе. Предложены алгоритмы трассировки - обучения нейронных сетей
заданной структуры по дистрибутивному логическому описанию системы принятия
решений.
У2414
1758. Нейроэволюционный подход / Цой Ю.Р., Спицын В.Г. //
Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2005. - № 6. - С. 15-25. - Библиогр.:
46 назв.
Дано общее описание нейроэволюционного метода с использованием
генетического алгоритма. Рассмотрены тестовые проблемы и некоторые реализации
нейроэволюционных алгоритмов.
У2414
1759. Систематическая составляющая ошибки прогнозирования
качества обучения искусственных нейронных сетей / Глухов Д.Н., Иванов А.И.,
Капитуров Н.В. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2005. - № 7. - С.
46-50. - Библиогр.: 5 назв.
Рассмотрены алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей,
позволяющие одновременно с обучением предсказывать качество работы обученной
нейронной сети. Показано, что получаемые при обучении прогнозы имеют завышающую
систематическую погрешность. Корректировка этой погрешности снижает ошибку
предсказания до двух раз.
См. также №№ 1748, 1768, 1794, 1820, 1914
|