ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕМЕННОЗНАЧНЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ

Димитриченко Дмитрий Петрович

2015 / Номер 10(105) 2015 [ Информатика, вычислительная техника и управление ]

Предложен метод представления переменнозначной логической функции при помощи логической нейронной сети. Такая логическая нейронная сеть не только позволит сохранить всю совокупность причинно-следственных связей, выявленных при помощи переменнозначной логической функции в рамках данной предметной области, но и перенести логический алгоритм по выявлению скрытых закономерностей в заданной предметной области на случай, когда значения логических переменных являются нечетко заданными или противоречивыми и представляют собой величины, заключенные между нулем и единицей. В этом случае логические операции реализуются при помощи особых логических нейроэлементов: конъюнкторов и дизъюнкторов.

Ключевые слова:

предикат,значность предиката,переменнозначная логическая функция,логическая нейронная сеть,нечеткая логическая переменная,predicate,predicate value,various-valued logical function,logical neural network,fuzzy logical variable

Библиографический список:

1. Развитие и применение многозначных логик и сетевых потоков в интеллектуальных системах / Л.А. Лютикова, А.В. Тимофеев, В.В. Сгурев [и др.] // Труды СПИИРАН. 2005. № 2. С. 114-126.
2. Лютикова Л.А. Моделирование и минимизация баз знаний в терминах многозначной логики предикатов. Нальчик: Препринт, 2006. 33 с.
3. Барский А.Б. Логические нейронные сети. М.: ИНТУИТ, БИНОМ, 2007. 352 с.
4. Димитриченко Д.П. Многокритериальный поиск топологических структур для оптимального построения локальных вычислительных сетей // Доклады Адыгской (Черкесской) международной академии наук. 2012. № 2. Т. 14. С. 68-73.

Файлы:

• Страницы_из_vest_10_(105)-izdat.pdf (скачать | просмотреть) - скачано 28 раз