Reja: Sun’iy neyron tarmoqlari

MAVZU: NEYRON TAQMOQLARI
REJA:
1. Sun’iy neyron tarmoqlari
2. Neyron tarmoqlarini modellashtirish
3. Neyron taqmog’ini inson miyasi bilan
taqqoslash
4. Xulosa

Sun'iy neyron tarmoq - bu soddalashtirishdan ilhomlanib, o'zaro bog'langan tugunlar guruhi neyronlar a miya . Bu erda har bir dumaloq tugun an sun'iy neyron strelka esa bitta sun'iy neyronning chiqishi bilan ikkinchisining kirishiga bog'lanishni anglatadi.

Sun'iy neyron tarmoqlari (ANNlar), odatda oddiy deb nomlanadi asab tarmoqlari (NNlar), hisoblash tizimlari tomonidan noaniq ravishda ilhomlangan biologik neyron tarmoqlari hayvonlarni tashkil qiladi miyalar .[1]
ANN bog'langan birliklar yoki tugunlar to'plamiga asoslangan sun'iy neyronlar, bu erkin tarzda modellashtirilgan neyronlar biologik miyada. Kabi har bir ulanish sinapslar biologik miyada signalni boshqa neyronlarga etkazishi mumkin. Signalni qabul qiladigan sun'iy neyron keyinchalik uni qayta ishlaydi va unga bog'langan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi "signal" a haqiqiy raqam , va har bir neyronning chiqishi uning kirishlari yig'indisining ba'zi bir chiziqli bo'lmagan funktsiyalari bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va qirralar odatda a ga ega vazn bu o'rganishni davom ettirishga moslashtiradigan narsa. Og'irligi ulanish paytida signal kuchini oshiradi yoki kamaytiradi. Neyronlarning chegarasi bo'lishi mumkin, shunda signal faqat yig'ilgan signal ushbu chegarani kesib o'tgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda neyronlar qatlamlarga birlashtiriladi. Turli qatlamlar o'zlarining kirishlarida turli xil o'zgarishlarni amalga oshirishi mumkin. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol qatlamlarni bir necha marta bosib o'tgandan keyin o'tadi

Neyron tarmoqlari – bu insonning asab tizimini ko‘paytirishga urinishlarga asoslangan sun‘iy intellekt sohasidagi tadqiqotlar yo‘nalishlaridan biri. Bunda asab tizimining xatolarini o‘rganish va tuzatish qobiliyatini yaratish orqali inson miyasining ishlashini taqlid qilish imkonini beradi. Ushbu maqolada aeronavigatsion ma‘lumotlarini avtomatik qayta ishlash misolida neyron tarmoqli modellashtirish masalalari ko‘rib chiqilgan.

TADQIQOT NATIJALARI
Zamonaviy yuqori aniqlikdagi navigatsiya tizimlari inertial navigatsiya tizimlaridan foydalanishga asoslangan bo'lib, ular sun'iy yo'ldoshlarni tuzatish tizimlari va Yerning geofizik maydonlarida navigatsiya qilish tizimlari bilan to'ldirilishi mumkin. Masalan, Airbus 320 samolyotining bortda parvozlarni avtomatik boshqarish tizimi ettita parvozni boshqarish kompyuterini o'z iehiga oladi, jami u 130 dan ortiq komponentlarni o'z iehiga oladi [5]. Bundan tashqari, ushbu komponentlar bir neehta manbalardan ma'lumot oladi, jumladan, yon va rul pedallari, inertial havo ma'lumotlari mos yozuvlar birliklari, qo'nish moslamasi interfeysini boshqarish bloklari, parvozlarni boshqarish kompyuterlari, akselerometr va boshqalar. Ushbu murakkablikni hisobga olgan holda, ekipajdagi ish yuklamasining miqdori va umuman parvoz xavfsizligi ko'p jihatdan axborotlashtirilgan tizimning qanehalik ishonehli ishlashiga bog'liq.
Bunday sharoitda avtomatlashtirilgan boshqaruv tizimlarining ishlashini ta'minlaydigan, o'zgaruvehan vaziyatlarga mobil javob berishni yaxshilaydigan turli tizimlarning aeronavigatsiya komponentlarini birlashtirish zarurati tug'iladi [6].
Bu kabi muammolarni hal qilish uehun gibrid tizimlar sintezining muammoli-strukturaviy metodologiyasidan foydalanish maqsadga muvofiq. Ushbu metodologiyaning tanlanishi, aeronavtika ma'lumotlarini qayta ishlash jarayonida doimiy ravishda yuzaga keladigan murakkab amaliy muammolarni soddalashtirmasdan, printsipial jihatdan hal qilish imkonini berishi bilan bog'liq. Shuningdek, u har bir elementi rivojlanib, boshqa elementlardan ma'lumotlar va bilimlarni qabul qiladigan o'z-o'zini tashkil etuvehi modellarni yaratishga imkon beradi.
MUHOKAMA
Havo kemalarining muayyan parvoz rejimlarida va navigatsiya majmuasining funktsional barqarorligiga erishishda aeronavigatsion ma'lumotlarini avtomatik qayta ishlash vositalari va komplekslaridan foydalanish orqali hal qilish mumkin. Bunda tizimning holati modullarning kirish va ehiqish signallari qiymatlari bilan aniqlanadi. Aeronavigatsion ma 'lumotlarini modulli neyron tarmoqlarni loyihalashda tizim modeli loyiha yeehimlarining to 'plamini ifodalashi va berilgan eheklovlar doirasida reprezentativ (tipik) bo'lishi kerak. Neyron tarmoqlarni tizimli modellashtirish jarayoni tahlil qilinganda, barcha dinamika va barcha chiziqsiz xususiyatlar modullarda jamlanadi.
Odatda, sun'iy neyron tarmoqlar tabiiy neyron tarmoqlarning xususiyatlari va tuzilishiga taqlid qiladi, masalan tasvirni qayta ishlash va nuqtalarni aniqlash, vaqt seriyalarini tahlil qilish, navigatsoin signallarni qayta ishlash, semantik ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash, yaqinlashtirish, bashorat qilish, murakkab tizimlarni optimallashtirish, assotsiativ xotirani tashkil etish va boshqalar