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

Мал. 1.3.1.

На мал. 1.3.1 [1] подана система, під якою будемо розуміти середовище, у яке вкладений ОК, що містить у свою чергу КС. Як бачимо з малюнку, можна стверджувати, що КС управляє не тільки ОК, але й всією системою. Під середовищем у системі можна розуміти різні об'єднання об'єктів. Будемо називати середовищем W сукупність об'єктів, що лежать поза КС; середовищем S - сукупність об'єктів, що лежать поза ОК; середовищем U - всю систему.

Блок датчиків поставляє КС вхідну інформацію у вигляді двійкового вектора. Цей блок необхідний у реальних системах для сполучення середовища і КС, тому при моделюванні КС на ЕОМ не використовувався і ми не акцентуємо увагу.Роботу блоку формування і розпізнавання образів (ФРО) можна уявити таким чином. У блоці ФРО на підставі апріорної інформації про можливі функціональні властивості середовища задані деякі об'єкти, назвемо їхніми нейронами, на які відображаються деякі класи просторово-тимчасових явищ, що потенційно можуть існувати в системі. Відображення задається топологією мережі. У класі, відображуваному на нейрон, виділяється підклас, що може сприйматися даним нейроном. Кожний нейрон може статистично аналізувати сприйманий їм підклас. Накопичуючи статистичну інформацію про сприйманий підклас, нейрон може прийняти рішення, чи є цей підклас випадковим або невипадковим явищем у системі Якщо якийсь нейрон приймає рішення, що відображуваний на нього підклас є невипадковою подією, то він переходить у деякий відмінний від вихідного навчений стан. Якщо нейрон навчений, то будемо говорити також, що сформований образ, цей образ ідентифікується номером даного нейрону. Підклас явищ, що сприйнятий нейроном, і який викликав його навчання, тобто просторово-тимчасові явища, статистично вірогідно існуючі в системі, називається прообразом даного образу. Сформований образ може бути розпізнаний блоком ФРО, коли прообраз даного образу спостерігається БД. Блок ФРО вказує, які з сформованих образів розпізнані в сучасний момент. Одночасно з цим розпізнані образи беруть участь у формуванні образів більш високих порядків, тобто має місце агрегування та абстрагування образів.

Блок формування бази знань(БЗ) призначений для автоматичного уяввлення емпірично знайдених КС знань про функціональні властивості системи.

Блок оцінки стану(БОС) виробляє інтегральну оцінку якості стану ОК St.

Блок вибору дії або, надалі, блок прийняття рішень (БПР) реалізує процедуру ухвалення рішення, засновану на аналізі поточної ситуації, цільових функцій, змісту БЗ, а також оцінки поточного значення оцінки St.

Блок визначення часу ухвалення рішення визначає глибину перегляду БЗ у залежності від поточної оцінки St. Чим вище значення St, тим більше образів (у порядку спадання модулю їхньої ваги) може врахувати КС при ухваленні рішення, тим менше темп прийняття рішень.

У КС можуть бути засоби для апріорного аналізу наслідків альтернативних дій, що вибираються на декілька кроків вперед.

Такий у самих загальних рисах алгоритм керування, реалізований КС у СППР. Основні властивості процесу керування складаються в тому, що КС автоматично накопичує емпіричні знання про властивості пред'явленого їй об'єкта керування і приймає рішення, спираючись на накопичені знання. Якість керування росте в міру збільшення обсягу накопичених знань. Зауважимо також, що керування складається не в тому, що КС реагує на вхідну інформацію, а в тому, що КС постійно активно шукає можливий у поточних умовах засіб поліпшити стан ОК. Тим самим КС СППР має внутрішню активність.

При створенні додатків може бути доцільним використання КС СППР для керування тільки в тих областях простору ознак, у котрих раніше використовувані методи були неефективними. Іншими словами, корисно розділити ознаковий простір на дві області: на область, для якої є апріорна інформація про властивості ОК, і в який можна застосувати систему керування, і на область, у котрої немає інформації про властивості ОК, де потрібно адаптація в реальному часі керування.

Біологічний нейрон

На мал. 3.1.1 [4], поданий у спрощеному виді біологічний нейрон. Схематично його можна розділити на трьох частини: тіло клітини, що містить ядро і клітинну протоплазму; дендрити - деревоподібні відростки, які служать входами нейрона; аксон, або нервове волокно, - єдиний вихід нейрона, що являє собою довгий циліндричний відросток. Для опису формальної моделі нейрона виділимо такі факти: