Информационная система "Конференции"



9-ая Азиатская конференция по логике

16-19 Августа, 2005, Новосибирск

Тезисы докладов


Приложения логики

Работа нейронных сетей с точки зрения нечетких векторов.

Добрица В.П.

Казахский Национальный педагогический университет имени Абая (Алма-Ата)

Рассмотрим сеть многослойную с прямым распространением сигнала. Сеть считается настроенной по одному из методов, например по методу "обратного распространения ошибки". Тогда выходной вектор по исходной информации оценивается с некоторой точностью, что заложено в принципе обучения по указанному методу. Степень правильности работы такой сети может быть оценена на языке преобразования нечетких векторов. В часатности, устанавливается степень возможной "размытости" вектора входной информации для обеспечения заданной точности (размытости) вектора выходной информации. При кодировании входной информации наборами с бинарными возможными значениями координат входная информация поступает четкой, без какой-либо "размытости" и потому выходная информация будет выдоваться четкой как значение ближайшего вектора возможных значений, который наиболее близок к данному размытому выходному вектору. Для непрерывнного случая, когда координаты векторов задаются из некоторого непрерывного множества, такой подход обеспечиывает оценку разрешенной размытости входного вектора для обеспечения необходимой точности выходного вектора.



Ваши комментарии
Обратная связь
[SBRAS]

[Головная страница]
[Конференции]

© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
    Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:44:52)