Cтраница 3
Сложные химические процессы характеризуются большим количеством неконтролируемых факторов, изменяющихся во времени по случайному закону. Для управления такими процессами применяются технические устройства с элементами самонастройки и обучения. В Московском энергетическом институте разработаны автоматы, реализующие некоторые принципы оптимального поиска экстремума и обучения на основании статистической обработки эксплуатационного опыта: двухканаль-ный оптимизатор ДАО-1М и обучающийся автомат табличного типа АТТ-2М. [31]
Сложные химические процессы характеризуются большим количеством неконтролируемых факторов, изменяющихся во времени по случайному закону. Для управления такими процессами применяются технические устройства с элементами самонастройки и обучения. В Московском энергетическом институте разработаны автоматы, реализующие некоторые принципы оптимального поиска экстремума и обучения на основании статистической обработки эксплуатационного опыта: двухканальный оптимизатор ДАО-1М и обучающийся автомат табличного типа АТТ-2М. [32]
Таким образом, нейрон может осуществлять разделение входных воздействий на два класса. Такое устройство называется адаптивным классификатором. Среди множества устройств подобного рода необходимо выбрать такое, которое с одной стороны решает разумно поставленную информационную задачу, а с другой стороны обладает достаточно простым внутренним механизмом, вместо того, чтобы подбирать наугад различные модели и затем обсуждать их достоинства или недостатки, применим другой более последовательный метод. Сформулируем вариант информационной задачи и найдем, пользуясь теорией обучающихся автоматов, устройства, решающие эту задачу оптимальным образом, 6 первом приближении при анализе входных воздействий естественно исходить из допущения о статистической независимости сигналов, наступающих одновременно на разные входы. Допустим, что ( задача 1) компоненты случайного вектора х статистически независимы, их вероятности заданы произвольным образом, но различны в двух ситуациях А и В. Ситуации А и В на входе реализуются с данными вероятностями. [33]
Один из перспективных подходов состоит в сведший проблемы формального синтеза оператора объекта к проблеме оптимальности в условиях неопределенности. В этом случае основой развиваемых методов являются такие понятия, как адаптация, обучение и самообучение. Математический аппарат, адекватный этим понятиям, находится на стыке нескольких дисциплин: математического программирования, теории вероятности и математической статистики. Позиции адаптации и обучения являются исходными и в таких направлениях анализа абстрактных систем, как распознавание образов и синтез дискретных моделей физических систем в виде обучающихся автоматов. [34]
В [93-95] была предложена нерекуррентиая процедура обучения - метод обобщенного портрета, заключающийся в нахождении коэффициентов разложения [93] с учетом сразу всех показанных точек. Кроме того, в ( 94 ] рассмотрена общая постановка задачи об алгоритмах с полной памятью. Распознавание образов рассматривается как одна из задач имитации одного автомата другим. Предполагается, что имитируемый автомат реализует один из конечного числа N априори известных алгоритмов распознавания. Обучающийся автомат реализует алгоритм обучения с полной памятью, если он на основании обучающей последовательности выбирает такой алгоритм ( из этих N), который не делает ошибок на обучающей последовательности. Показано, что автомат, реализующий алгоритм с полной памятью, способен обучаться, используя минимальную длину обучающей последовательности. [35]
В трех последующих главах дается обзор работ в области описательной кибернетики. К настоящему времени достаточно точно установлено, что для подлинно жизнеспособных систем первостепенное значение имеет способность к адаптации. В главе 13 излагается содержание работ, выполненных учеными, которые впервые предприняли попытку исследовать эту способность приспособления к окружающей среде. Описаны машины, реализующие основные теоретические положения. В главе 14 приведено достаточно полное описание обучающихся автоматов. В главе 15 рассмотрены предельные возможности управления, которые определяются возможностями самого интеллекта. Решение вопроса о том, возможно ли построить машину для усиления умственных способностей, зависит от содержания, которое вкладывается в понятие интеллекта. Если отрешиться от весьма распространенного, почти мистического толкования разумного поведения, то оказывается вполне возможным охарактеризовать его основные черты, которые поддаются имитации и даже усилению. [36]
Моделирование - воспроизведение свойств исследуемого объекта на специально построенном по определенным дравидам аналоге его. Этот аналог называется моделью. Для построения модели требуется некоторая аналогия между сторонами и процессами объекта и модели. Особое распространение в наши дни нашли электронные моделирующие устройства. Модель в этом случае представляет электронную схему уравнения, описывающего реальный процесс. Он широко используется в работах по расчету траекторий баллистических ракет, исследованию режима работы машин и предприятий, в создании обучающихся автоматов, в исследовании поведения биологических объектов и даже психической деятельности человека. Однако при анализе возможностей этих систем следует помнить о пределах аналогии модели и объекта. Забвение этих пределов приводит к грубым техническим и философским ошибкам. [37]
Моделирование - воспроизведение свойств исследуемого объекта на специально построенном по определенным правилам аналоге его. Этот аналог называется моделью. Для построения модели требуется некоторая аналогия между сторонами и процессами объекта и модели. Особое распространение в наши дни нашли электронные моделирующие устройства. Модель в этом случае представляет электронную схему уравнения, описывающего реальный процесс. Он широко используется в работах по расчету траекторий баллистических ракет, исследованию режима работы машин и предприятий, в создании обучающихся автоматов, в исследовании поведения биологических объектов и даже психической деятельности человека. Однако при анализе возможностей этих систем следует помнить о пределах аналогии модели и объекта. Забвение этих пределов приводит к грубым техническим и философским ошибкам. [38]