• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Технологія побудови нейронних мереж у складі ГІС

Одним з ефективних засобів вирішення слабо формалізованих задач на основі прикладів є штучні нейронні мережі. Їх поширення пояснюється перевагами нейромережного підходу [8]:

1) Автоматичне налаштування параметрів нейромережної моделі для вирішення задачі на прикладах.

2) Універсальність. Нейромережі дозволяють стандартним чином, без врахування семантики, вирішувати будь-які задачі, які допускають представлення у вигляді наборів прикладів, що містять вхідні і вихідні дані.

3) Стійкість при роботі з недостовірними даними.

4) Можливість адаптації (до навчання) до нових умов.

5) Стійкість до змін та порушення елементів.

6) Можливість ефективно оброблювати дані високої розмірності, різнотипні дані.

На відміну від традиційних статистичних методів, нейромережі видають не статистичні достовірні, а правдоподібні вирішення задач та можуть застосовувати при недостатній кількості емпіричних даних для статистичного дослідження. В якості переваг штучні нейромережі у порівнянні зі статистичними підходами можна назвати універсальність та автоматизований режим налаштування в умовах сильної апріорної невизначеності, що дозволяє швидко отримувати прийнятний результат [60].

Нейромережі зазвичай продуктивні у вирішенні слабо структурованих задач, так як зазвичай експерт може легко структурувати задачу до рівня «чорної скриньки» або системи даних на основі методів системного аналізу, тобто вказати вхідні та вихідні параметри системи, не вказуючи методу вирішення. Як відмічають дослідники, наприклад для вирішення реальних задач нейромережних підхід є найбільш ефективним [8].

Дайте визначення термінам та поняттям:нейронна мережа, ГІС-додаток, навчання з вчителем, навчання без вчителя.

Контрольні запитання та завдання:

1. У чому проявляються відмінності між експертними системами та нейронними мережами?

2. Порівняйте навчання з вчителем і навчання без вчителя для нейронних мереж.

3. Поясніть особливості навчання нейронних мереж.

4. Вкажіть можливості застосування нейронних мереж в управлінні земельними ресурсами.

5. Поясніть, у чому полягає проблема застосування нейромережних компонентів в ГІС.

6. Які існують проблеми побудови нейронних мереж?

7. Опишіть проблемні моменти інтеграції нейронних мереж в ГІС.

8. Охарактеризуйте технологію побудови нейронних мереж у складі ГІС.

9. Які переваги нейромережного підходу?

Читайте також:

1. Demo 3: Topologies (топологія мереж)
2. Internet. - це мережа з комутацією пакетів, і її можна порівняти з організацією роботи звичайної пошти.
3. Абонентський стик ISDN мережі
4. АВТОМАТИЧНА КОМУТАЦІЯ В МЕРЕЖАХ ЕЛЕКТРОЗВ'ЯЗКУ
5. Автоматичне налагодження їх індуктивності на ємність мережі для забезпе1
6. Адміністративний поділ, площа і населення українських земель у складі Речі Посполитої в першій воловині ХVІІ ст.
7. Адресація в IP-мережах
8. Аксіоматичний метод у математиці та суть аксіоматичної побудови теорії.
9. Алгоритм побудови
10. Алгоритм побудови калібрувального графіка для визначення загального білка сироватки крові
11. Алгоритм побудови калібрувального графіка для визначення загального білка сироватки крові
12. Алгоритм побудови організаційних структур управління.

Переглядів: 574