Нейросетевые самообучающиеся системы 5


Если точность Y достаточна, принципиально возможно дополнение АП новой строкой "X— Y", т.е. информацией о новом опыте.

Впрочем, динамика развития и уточнения АП, как базы знаний, представляется иной. Далеко не всегда целесообразно развивать базу знаний только тогда, когда принято ошибочное решение. «Учение на ошибках» может привести к трагедии (или к срыву процесса управления), особенно на этапе обучения системы.

Поэтому обучение системы целесообразно проводить на достаточно точной модели, максимально использующей точные вычисления компонент решения. Модель используется не только на специально предусмотренном этапе обучения системы, но и вне реального цикла управления, т.е. когда система работает в режиме дежурства, параллельно с функциональным контролем. Схема алгоритма работы системы представлена на рис. 6.2.





- Начало -  - Назад -  - Вперед -