| 摘要 |
1. Способ обучения искусственной нейронной сети (ИНС), предназначенной для решения задач классификации объектов, описываемых наборами числовых признаков (векторами), содержащий N-мерное пространство обучающих векторов u(n)=[u(n), …, u(n)], n=1, 2, …, К для обучения ИНС; М исследуемых классов объектов L, L, …, L, j=1, 2, …, М; эталонные сигналы d(n), соответствующие исследуемым классам L(n) объектов; вектор синаптических весов нейронов w(n) ИНС; шаг коррекции η, 0<η<1; выходные сигналы ИНС y(n) отличающийся тем, что обучающие векторы u(n), n=1, 2, …, К формируют на основе знаний человека, компетентного в рассматриваемой области (эксперта), в случае отсутствия статистически достаточного ряда наблюдений исследуемых объектов, причем эксперт последовательно определяет классы исследуемых объектов, к которым относятся сгенерированные с помощью генератора псевдослучайных чисел обучающие векторы входных сигналов ИНС, принадлежащие некоторой рассматриваемой области, и созданные компьютером визуальные образы, наглядно описывающие объекты, задаваемые сгенерированными обучающими векторами, при этом реализуемый с использованием компьютера порядок выполнения действий патентуемого способа содержит следующие этапы: определяют необходимое число К обучающих векторов u(n), n=1, 2, …, K для обучения ИНС; ограничивают N-мерное пространство входных векторов u некоторой рассматриваемой областью О; указывают М векторов, описывающих наиболее типичных представителей каждого из М исследуемых классов объектов L, L, …, L, j=1, 2, …, М, принадлежащих области О; генерируют компьютером с помощью генератора псевдослучайных чисел К обучающих векторов u(n), n=1, 2, …, К входных сигн� |
