Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


Таблица 3. Сравнение методов нейронных сетей и экспертных систем


Нейронные сети


Экспертные системы


Аналогия


правое полушарие


левое полушарие


Объект


данные


знания


Вывод


отображение сетью


правила вывода

Важным преимуществом нейронных сетей является то, что разработка экспертных систем, основанных на правилах требует 12-18 месяцев, а нейросетевых — от нескольких недель до месяцев.


Рассматривая извлечение знаний из обученных нейронных сетей мы уже показали, что представление о них, как о черных ящиках, не способных объяснить полученное решение (это представление иногда рассматривается как аргумент в пользу преимущества экспертных систем перед нейросетями), неверно. В то же время, очевидно, что как и в случае мозга, в котором левое и правое полушарие действуют сообща, естественно и объединение экспертных систем с искусственными нейронными сетями. Подобные синтетические системы могут быть названы нейронными экспертными системами — этот термин использовал Иржи Шима, указавший на необходимость интеграции достоинств обоих типов систем. Такая интеграция может осуществляться двояким образом. Если известна только часть правил, то можно либо инициализировать веса нейронной сети исходя из явных правил, либо инкорпорировать правила в уже обученные нейронные сети. Шима предложил использовать и чисто коннекционистский методику построения нейронных эксперных систем, которая обладает таким достоинством, как возможность работы с неполными данными (ситуация типичная для реальных баз данных). Такой возможностью обладают введенные им сети интервальных нейронов.


Сети интервальных нейронов


Ситуация, в которой некоторые данные не известны или не точны, встречается достаточно часто. Например, при оценке возможностей той или иной фирмы, можно учитывать ее официально декларируемый капитал, скажем в 100 миллионов, но лучше всего считать, что в действительности его величина является несколько большей и меняется в интервале от 100 до 300 млн. Удобно ввести в данном случае специальные нейроны, состояния которых кодируют не бинарные или непрерывные значения, а интервалы значений. В случае, если нижняя и верхняя граница интервала совпадают, то состояния таких нейронов становятся аналогичными состояниям обычных нейронов.

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»