Информационная система "Конференции"

Тезисы докладов

Задачи поддержки принятия решений

В настоящее время нейроимитаторы являются признанным инструментом для решения прикладных задач. Одна из важных сфер применения нейроимитаторов - построение динамических гибридных экспертных систем. Входные и выходные данные, а следовательно, и параметры таких систем могут изменяться во времени. Эти изменения касаются и встроенных в систему нейроимитаторов. Для получения отчуждаемого программного продукта, с которым сможет работать нематематик, необходимо сформулировать принципы и алгоритмы автономного функционирования встраиваемых в экспертные системы нейроимитаторов.

В качестве основы для реализации нейроимитатора принят предложенный в [2] стандарт. Рассматриваемый в докладе нейроимитатор программно реализован в виде двух модулей - диспетчера и вычислителя. Задача первого - отслеживать события окружения и выполнять соответствующие ситуации действия (построение и обучение нейросетей при появлении новых задач, проверка адекватной работы нейросетей при пополнении задачников, переобучение нейросетей по необходимости и т.д.). Второй модуль реализует функции получения заданий от окружения, обработки входных данных с помощью нейросетей и выдачи результатов. Применение такой технологии обеспечивает получение окружением ответа независимо от задач, которые в данный момент выполняет нейроимитатор.

Взаимодействие модулей друг с другом и с окружением осуществляется посредством специального языка сообщений. Стандартизация подобного языка позволит использовать однажды разработанный нейроимитатор в нескольких программных продуктах без модификации.

Диспетчер включает в себя следующие логические модули: задачник, предобработчик, учитель, конструктор сетей, контрастер, менеджер. Работой диспетчера (а именно его логических модулей) управляет модуль-менеджер. При его реализации учитываются особенности автономного функционирования нейроимитатора.

В настоящее время реализован и проходит экспериментальную проверку про-тотип нейроимитатора с описанным принципом функционирования. В нем использованы многослойные нейронные сети, для которых существуют стандартные алгоритмы обучения и модификации структуры [1,4,5]. Нейроимитатор встроен в гибридную экспертную систему "Аналитик", внедренную в нескольких организациях г.Барнаула [3].

1. А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.

2. Е.М. Миркес. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, 1998.

3. О.И. Пятковский. Интеллектуальные компоненты автоматизированных информационных систем управления предприятием. - Монография - г. Барнаул: АлтГТУ.-1999.

4. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. М.: Мир, 1992.

5. R.M. Hristev. The ANN Book. 1998. Электронная публикация.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
    Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:47:01)