Искусственные нейронные сети и Нейрокомпьютеры

Цель работы.

Обучаемый должен знать:

1. Основные теории строения нейронных сетей (НС).

2. Основы компартментной модели НС.

3. Основы работы искусственных НС.

Обучаемый должен уметь:

1. Объяснить основы работы НС.

2. Объяснить основы моделирования НС и распознания типа НС по результатам расчетов.

3. Проводить обучение НС и анализ значимости признаков НС используя в качестве инструментария нейросетевой имитатор " Multineuron 2.0".

Практическое значение.

Разработка вычислительных машин с использованием принципов построения биологических нейронных сетей позволяет обрабатывать неполные наборы данных и придавать работе машин свойства адаптивности, присущие живому. Это повышает общую скорость работы и позволяет применить их в областях с низкой алгоритмизацией задач и большим переменным количеством информации.

Литература

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере.- Новосибирск: Наука, 1996.- 276 с.

2. Еськов В.М. Введение в компартментную теорию респираторных нейронных сетей.- М.: Наука, 1994.- 167 с.

3. Еськов В.М., Филатова О.Е. Компьютерная идентификация респираторных нейронных сетей.- Пущино, 1994.- 92 с.

Методические указания по 1- му этапу

" Самоподготовка"

Цель этапа.

1. Повторить исходную информацию из школьного курса.

2. Изучить и проверить свои знания по новой информации из лекционного курса.

Для изучения темы необходимо возобновить старые знания, связанные с понятиями о нервной ткани и высшей нервной деятельности (ВНД), а так же выучить новый материал, используя конспект лекций и вспомогательную литературу.

Для самоконтроля необходимо ответить на вопросы:

1. Обозначить круг задач решаемых искусственными НС. Привести несколько примеров.

2. Указать сходные и отличительные признаки биологического и искусственного нейронов.

3. Указать назначение обучающей выборки.

4. Назначение внешней выборки. Может ли она выполнять функции обучающей?

5. Что понимается под значимостью обучаемых параметров (вопросов)?

6. В чем смысл расчета значимости?

7. Чем нужно руководствоваться при начальном отборе признаков?

Методические указания по 2-МУ этапу

" Выполнение работы"

Рассмотрим один из примеров применения НС для решения задачи классификации. В качестве инструментария будет использован нейросетевой имитатор Multineuron 2.0.

Задача: спроектировать прототип экспертной системы выполняющей идентификацию (классификацию) следующих форм сифилиса:

1. Первичный скрытый.

2. Вторичный рецидивный.

3. Вторичный свежий.

4. Первичный серонегативный.

5. Первичный серопозитивный.

Этапы решения задачи: