Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики

Вступление

Я занялся разработкой программ комплекса “Искусственный интеллект” потому что
ИИ (Искусственный интеллект) – это одна из самых перспективных и быстроразвивающихся областей науки. И в результате работы был создан программный комплекс, в составе которого:

Компонент нейронной сети

Программа распознавания графических образов на основе компонента НС (Нейронная сеть), способная распознавать графические файлы:

Образцы росписей

Образцы иконок программ

Образцы цифр шрифта AWARD BIOS

Компонент экспертной системы

Демонстрационная программа к компоненту ЭС (Экспертной системы)

Подробная справочная система

Проведен ряд экспериментов с нейронной сетью, данные систематизированы.

Т.О. программный комплекс содержит возможности построения программ на основе компонентов НС и ЭС, однако чтобы не разбрасываться я предпочел остановиться на Нейронной сети в силу ее наглядности, достаточной сложности и реальной возможности применения. Я намеренно уделил так мало внимания экспертным системам, по моему мнению НС являются гораздо более перспективным направлением в области программирования ИИ.

Область применения нейронных сетей

В литературе встречается значительное число признаков, которыми должна обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее решить:

отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено достаточное число примеров;

проблема характеризуется большими объемами входной информации;

данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы.

Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения задач классификации, оптимизации и прогнозирования. Ниже приведен перечень возможных промышленных применений нейронных сетей, на базе которых либо уже созданы коммерческие продукты, либо реализованы демонстрационные прототипы.

Банки и страховые компании:

автоматическое считывание чеков и финансовых документов;

проверка достоверности подписей;

прогнозирование изменений экономических показателей.

Административное обслуживание:

автоматическое считывание документов;

автоматическое распознавание штриховых кодов.

Нефтяная и химическая промышленность:

анализ геологической информации;

идентификация неисправностей оборудования;

разведка залежей минералов по данным аэрофотосъемок;

анализ составов примесей;

управление процессами.

Военная промышленность и аэронавтика:

обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация, локализация, устранение шума, интерпретация);

обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация и локализация источников);

обработка инфракрасных сигналов (локализация);

автоматическое пилотирование.

Промышленное производство:

управление манипуляторами;

управление процессами;

обнаружение неисправностей;

адаптивная робототехника;

Биомедицинская промышленность:

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: реферат по физкультуре, новшество.

1  2  3 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки