Основные типы самообучающихся систем.
Самооб-щие системы – в основе данных систем лежат методы автомат классификации ситуаций.Обучающая выборка – набор реальных ситуаций за некоторый период.
Выборка: с «учителем»; без «учителя»
Недостатки:1.Неполнота, зашумленность выборки (избыточность)2.Плохая ясность зависимости признаков3.Ограничение в размерности признакового пространства
Типы:1.Индуктивные системы – работают по принципу от частного к общему:
•Выбирается признак классификации
•По значению выбранного признака множество ситуаций разбивается на подмножество
•Выполняется проверка принадлежности множества какому-либо классу
•Все признаки совпали – классификация заканчивается
•Не совпали – начинается с начала
2.Нейронные сети – на примерах строятся решающие материальные функции (передаточные функции – функции активации) Нейронная сеть – входы 1 нейрона подключены к выходам другого. Основным достоинством нейронных сетей явл возможность решения не только классифицирующих , но и прогнозирующих задач.
3.Системы, основанные на прецедентах:
•Получается инф о текущей проблеме
•Сопоставление полученной инф со значениями из базы знаний
•Вывод прецедента из базы знаний
4.Информационные хранилища – хранилища, кот работают по OLAP – технологии
Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 682; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!