Главная > Интеллектуальные системы > Адаптация сложных систем
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

6.4.5.4. Прогнозирование месторождений полезных ископаемых

Возможность использования перцептрона с адаптивной структурой для прогнозирования месторождений полезных ископаемых исследовалась на примере распознавания месторождений и рудопроявлений Атасуйского рудного района [57]. Каждый объект (месторождение или рудопроявление) представлялся -мерным вектором определенных признаков; из общего числа 46 объектов 5 объектов составляли класс месторождений, а 41 - класс рудопроявлений. Для решения этой задачи на ЭВМ моделировался трехслойный перцептрон с сетчаткой из 64 рецепторов и 100 А-элементами. Каждый А-элемент имел три входа для возбуждающих связей и два — для тормозящих, причем исходная структура связей выбиралась случайным образом. Из 46 приведенных в работе [57] объектов случайным образом выбиралось шесть различных обучающих последовательностей с числом объектов 25, 26, 27, 34, 35, 36, для которых проводилось обучение по предложенному алгоритму, а оставшаяся часть составляла экзаменационную последовательность. Результаты экспериментов показали, что надежность классификации достигает 80—85%.

Таким образом, результаты, полученные при решении различных практических задач, показывают, что использование перцептрона с адаптивной структурой позволяет существенно повысить надежность классификации по сравнению с обычным перцептроном [151]. Сложные задачи классификации (например, задача классификации химических соединений по их активности), которые вообще не могут быть решены с помощью обычного перцептрона с ограниченным числом А-элементов, весьма успешно решаются после дополнительного введения процедуры адаптации структуры. Кроме того, следует отметить, что предложенный алгоритм адаптации структуры трехслойного перцептрона может быть использован и в многослойных перцептронах, позволяющих решать более сложные задачи (обобщение по подобию и др.), т. е. может рассматриваться как универсальное правило синтеза структуры решающих правил весьма широкого класса. По-видимому, большинство известных решающих правил может быть синтезировано именно таким образом.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление