"Тогда как задать возбуждение рецепторов, если инспектор точно установил, что скорость автомобиля при наезде на пешехода была равна 114 км/час? Вопрос по расчёту скорости и сумме достоверности: этот математический (приведенный выше в виде контекста из материала лекции 1, страницы 3) метод справедлив к скоростным показателям выходящим за рамки диапазона 100-120. |
Построение обученных логических нейронных сетей
Лабораторная работа 1. Распознавание нечетких символов персептроном
Изобразите экран клеток. Каждую клетку интерпретируйте рецептором, способным воспринимать извне величину возбуждения в диапазоне 0 – 1. Для обучения одной букве условно нарисуйте на экране эталон буквы О. Окружите линию этого эталона клетками (рецепторами) с некоторым запасом (как показано на рисунке) так, чтобы создать "ловушку" для захвата основной части нечетко и с искажениями изображаемой буквы О. Соедините все рецепторы "ловушки" буквы О связями (с единичными весами) с нейроном, отвечающим за вывод: "Это буква О".
Выберите функцию активации этого нейрона , при отрицательном значении разности принимающую нулевое значение. – количество рецепторов, образующих "ловушку" буквы О, – величина возбуждения i-го рецептора, h – единый порог, подбираемый экспериментально для всех букв, распознаванию которых производится обучение. По рисунку =68.
На этом же экране постройте "ловушку" для распознавания искаженной, "зашумленной" буквы А, как показано на рисунке. Все рецепторы "ловушки" свяжите с нейроном, отвечающим за вывод: "Это буква А".
Функция активации этого нейрона имеет тот же вид , однако = 74. (Данное нормирование производится для уравнивания всех букв, которым обучается нейросеть.)
По четко заданным эталонам букв (с единичной засветкой клеток экрана по правильному контуру) предварительно подберите порог h так, чтобы существенно возбуждался лишь тот нейрон, который соответствует предъявляемой букве. Показ "чужого" символа, которому нейросеть не обучалась, должен приводить к нулевому возбуждению нейронов. В процессе эксперимента и при добавлении новых букв значение порога может уточняться.
Перейдите к рабочему режиму распознавания. На рисунке показан вариант зашумленной засветки экрана. Слева наложена "ловушка" для распознавания буквы О. Справа – "ловушка" для распознавания буквы А.
Сумма сигналов в "ловушке" О равна 49,2. Пусть h = 0,7. Тогда = 0,72 - 0,7 = 0,02. Сумма сигналов в "ловушке" А равна 36,9, = 0. Нейросеть высказалась за то, что ей была предъявлена "зашумленная" буква О.
Расширьте эксперимент, произведя обучение для трех, четырех и т.д. символов. Выбор набора значительно отличающихся символов определяет вариант выполняемой лабораторной работы. Для представления экрана и для расчетов целесообразно использовать EXCEL.
Вы, несомненно, столкнетесь с малой разрешающей способностью экрана . Кроме того, данная лабораторная работа ограничена центровкой и масштабированием образов. Так что перед экспериментатором неограниченные возможности!
Лабораторная работа 2. Построение, верификация и исследование логической нейронной сети
Тщательно изучите разделы 2.2 и 2.3. По точно известным ситуациям, на основе 5 - 6 достоверных, т.е. "единичных", наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: "электронной" схемы, схемы на нечеткой логике, "многослойной" и однослойной нейронной сети.
Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 - 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть.
При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.