СТРУКТУРНИЙ СИНТЕЗ БАЗИ ЗНАНЬ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ - Наукові конференції
Головна
UA RU EN

Вас вітає Інтернет конференція!

Вітаємо на нашому сайті

Рік заснування видання - 2011

СТРУКТУРНИЙ СИНТЕЗ БАЗИ ЗНАНЬ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

13.11.2021 10:03

[1. Інформаційні системи і технології]

Автор: Федисів Л.В., студент, Дрогобицький механіко-технологічний фаховий коледж; Холод В.В., студент, Західноукраїнський національний університет; Дігай В.С., студент, Західноукраїнський національний університет


Незважаючи на значні результати, отримані в різних напрямах досліджень в області штучного інтелекту, все більшу актуальність набирає проблема інтеграції таких результатів. Велике число задач, які повинні вирішуватися сучасними інтелектуальними системами, вимагають спільного використання різних моделей вирішення задач і моделей представлення знань. У свою чергу, інтеграція різних моделей такого роду у рамках однієї системи часто пов’язана зі значними труднощами, обумовленими ізольованістю розвитку цих моделей.

Інтелектуальні системи з базами знань при вирішені прикладних задач за допомогою нейромережевих алгоритмів можуть використовуватися як для внутрішніх задач, таких як навчання нейронної мережі або оптимізація її роботи, так і для вирішення цільової задачі шляхом обробки вхідних і вихідних параметрів нейронної мережі. 

На етапі інтеграції база знань зберігає навчені нейронні мережі, для яких описуються наступні дані:

- тип штучної нейронної мережі;

- тип вхідних даних;

- множина класів розпізнавання або тип вихідних даних;

- додаткові ідентифікатори для зв’язку об’єктів у базі знань, що відповідають компонентам модуля розпізнавання.

Визначення типу нейронної мережі на цьому етапі потрібне у тому випадку, коли в системі є декілька різних мереж певного типу і виникає необхідність в прийнятті рішення про використання тієї або іншої мережі. Система повинна самостійно прийняти рішення на основі знань про об’єкт, який розпізнається, у зв’язку з чим виникає необхідність в описі у базі знань усієї ієрархії предметних областей штучних нейронних мереж [1]. За допомогою цієї ієрархії предметних областей з’являється можливість описати такі найважливіші для прийняття рішення про використання тої або іншої навченої штучної нейронної мережі знання, як: клас задач, що вирішуються, архітектура мережі, середній час роботи мережі, якість розпізнавання та ін.

Також актуальною є задача синтезу нейронних мереж. Еволюційний синтез нейронних мереж, в першу чергу, базується на реальних біологічних еволюційних механізмах. У природі риси, які передаються від покоління до покоління через ДНК, можуть змінюватися протягом наступних поколінь через такі факторів, як природний відбір і випадкові мутації, що призводить до появи різноманітних і поліпшених характеристик в наступних поколіннях. 

Щоб реалізувати ідею еволюційного синтезу для створення нейронних мереж, будемо використовувати наступні обчислювальні конструкції, що імітують такі механізми біологічної еволюції як: спадковість, природний відбір, випадкові мутації.

В роботах [2, 3] описано використання генетичних алгоритмів, штучних імунних систем для створення та функціонування нейронних мереж.

Література:

1. Golovko V.A, Golenkov V.V, Ivashenko V.P, Taberko V.V, Ivaniuk, D.S, Kroshchanka A.A, Kovalev M.V. Integration of artificial neural networks and knowledge bases. In: Open semantic technologies for designing intelligent systems (OSTIS2018): materials of the International Science and Technology Conf. Minsk, February 15-17, 2018) – Minsk: BSUIR. 2018. P. 133–145.

2. Komar M., Sachenko A., Bezobrazov S., Golovko V. Intelligent Cyber Defense System. CEUR-WS. 2016. Vol. 1614. Pp. 534-549. 

3. Komar M., Sachenko A., Bezobrazov S., Golovko V. Intelligent Cyber Defense System Using Artificial Neural Network and Immune System Techniques. Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 783. Рp. 36-55. 



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Інші наукові праці даної секції

Конференції

Конференції 2024

Конференції 2023

Конференції 2022

Конференції 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення