Використання нейромережевих технологій при створенні систем підтримки прийняття рішень (СППР).

При сучасному рівні розвитки техніки, коли навіть побутова техніка обладнується мікропроцесорними пристроями, виникнула потреба в інтелектуальних адаптивних системах керування, спроможних пристосовуватися до дуже широкого діапазону зовнішніх умов. Більш того, виникнула потреба в універсальній технології створення таких систем. Науковий досвід людства свідчить про те, що в природі можна знайти безліч цінних ідей для науки і техніки. Людський мозок є самим надзвичайним і загадковим створенням природи. Спроможність живих організмів, наділених вищою нервовою системою, пристосовуватися до навколишнього середовища може служити призовом до імітації природі або імітації при створенні технічних систем.

Серед імітаційних підходів виділяється клас нейромережевих методів. Нейронні мережі (НМ) [4] знайшли широке застосування в галузях штучного інтелекту, в основному пов'язаних із розпізнаванням образів і з теорією керування. Одним з основних принципів нейромережевого підходу є принцип конективизма. Суть його виражається в тому, що розглядаються дуже прості однотипні об'єкти, сполучені у велику і складну мережу. Таким чином, НМ є в першу чергу графом, із яких можна зв'язати сукупність образів, поданих як чисельні значення, асоційовані з вершинами графа, алгоритм для перетворення цих чисельних значень за допомогою передачі даних між сусідніми вершинами і простими операціями над ними. Сучасний рівень розвитку мікроелектроніки дозволяє створювати нейрочіпи, що складаються з дуже великого числа простих елементів, спроможних виконувати тільки арифметичні операції. Таким чином, нейромережеві методи підтримується апаратно.

Математично НМ можна розглядати як клас методів статистичного моделювання, що у свою чергу можна розділити на три класи: оцінка щільності ймовірності, класифікація і регресія [2].

Передбачається, що система підтримки та прийняття рішень (СППР) може бути цілком реалізована на нейронній мережі. У відмінності від традиційного використання НМ для рішення тільки задач розпізнавання і формування образів, у СППР узгоджено вирішуються задачі

розпізнавання і формування образів

одержання і збереження знань (емпірично знайдених закономірних зв'язків образів і впливів на об'єкт керування)

оцінки якісних характеристик образів

прийняття рішень (вибору впливів).

Особливостями СППР на базі НМ є:

Надмірність нейронів у мережі, необхідна для адаптації системи керування (СК) до умов існування , що змінюються , об'єкта керування (ОК). Внаслідок цього для практичної реалізації СК необхідно створення великих НМ (для порівняння людський мозок містить ~1011 нейронів).

НМ складається зі специфічних нейронів, що є більш близькими аналогами біологічного нейрона і пристосованими для рішення задач ППР.

Нейрони в мережі з'єднуються спеціальною образом, також для рішення задач ППР.

Особливості сучасних СППР роблять непридатними або малопридатними існуючі системи САПР і системи моделювання традиційних НМ (наприклад, BrainMaker) для створення прототипів СК ППР. Через цю обставину основні питання, що розглядаються в статті це:

1.Розробка інструмента системи побудови та дослідження нейронних мереж (СПДНМ) для моделювання і дослідження нейромережевих реалізацій прототипів СК ППР.

2.Розробка загальної схеми нейромережевої реалізації прототипів СК ППР.

Розглянемо основні сторони створення СППР на базі нейронних мереж. Будемо називати керуючою системою (КС) систему керування, що імітує нервову систему відповідно до методології ППР. Під об'єктом керування (ОК) будемо розуміти організм, що несе в собі нервову систему, іншими словами, ОК - це об'єкт, що повинний управлятися за допомогою КС, розташованої усередині ОК і взаємодіючої зі своїм оточенням за допомогою блока датчиків (БД) і виконавчих органів (ВО).