Cтраница 3
В режиме приобретения и формирования данных при общении с экспертной системой участвует пользователь - эксперт в области рассматриваемых, например, металлургических технологий. Пользователю предоставляется возможность создавать новые процессы или корректировать существующие. При коррекции существующих процессов предоставляется возможность выбрать процесс и возможные варианты действий над ним. Пользователь может удалить процесс, изменить название процесса, перейти в режим исправления данных или выйти из режима коррекции существующих процессов. При удалении процесса запрашивается подтверждение, и при положительном ответе информация о нем удаляется из всех содержащих его таблиц. В режиме изменения данных пользователю предоставляется возможность изменять данные о процессе, удалять данные, добавлять данные в НБД из накопленной БЗ. [31]
Способность работать с неточными данными является одним из главных достоинств нейронных сетей. Но она же парадоксальным образом является и их недостатком. Действительно, если данные не точны, то сеть в силу своей гибкости и адаптируемости будет подстраиваться к ним, ухудшая свои свойства обобщения. Эта ситуация особенно важна при работе с финансовыми данными. В последнем случае существует множество источников погрешности. Кроме того, если даже данные и введены правильно, они могут быть слабыми индикаторами основополагающих экономических процессов, таких как промышленное производство или занятость. Наконец, возможно, что многие важные параметры не учитываются при обучении сети, что эффективно может рассматриваться как введение дополнительного шума. Данные, далеко выпадающие из общей тенденции, забирают ресурсы нейронной сети. Некоторые из нейронов скрытого слоя могут настраиваться на них. При этом ресурсов для описания регулярных слабо зашумленных областей может и не хватить. Множество попыток применения нейронных сетей к решению финансовых задач выявило важное обстоятельство: контроль гибкости нейросетевой модели является центральной проблемой. Изложим кратко существо процедуры обучения сети, объединенной с исправлением данных. [32]
Некоторая литература по этому вопросу ( другие ссылки приведены в дальнейшем изложении): Toennies, В. NjOg, полученного таким же образом, иа терпииен: тфпиненнитрозит); А п g e I i, В. С-1891, I, 288 ( образование кристаллических продуктов присоединения N2CJg, полученного нз нитрита и ледяной уксусной кислоты, к произвэдным пропенилбензола, но не аллилбензола, например изоапиола, изосафрола, изоэвгенола, метилового эфира изоэвгенола, азарона. Впрочем, в позднейших исследованиях это не подтверждается); В, 25, 1956 ( 1892); С. II, 573 ( строение нитрозитов; терпиненнитрозит); Mala-gnini, О. II, 9 ( j5 ( сафрол N2O3 при действии кипящего спирта образует нитроксим, при действии кипящей разбавленной кислоты - нит. II, 494 ( различие между нитрозитами н псевдонитрозитами; стиролпсевдонитрозит; исправление данных Зоммера; образование азотноватистой кислоты при разложении стирол-псе вдонихрозита); А. [33]