Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Здесь есть возможность читать онлайн «Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Красноярск, Год выпуска: 2002, Издательство: КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, Жанр: Математика, Технические науки, Программирование, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.
Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены
по данному курсу,
. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (
и
), и
, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента интерпретатор ответа — интерпретирует массив сигналов.

Интерпретировать массив сигналов (interpretate)

Описание запроса:

Pascal:

Function Interpretate(IntName: PString; Signals: PRealArray; Var Reliability, Answers: PRealArray): Logic;

C:

Logic Interpretate(PString IntName, PRealArray Signals, PRealArray* Reliability, PRealArray* Answers)

Описание аргумента:

IntName — указатель на строку символов, содержащую имя интерпретатора ответа.

Signals — массив интерпретируемых сигналов.

Answers — массив ответов.

Reliability — массив коэффициентов уверенности в ответе.

Назначение — интерпретирует массив сигналов Signals, используя интерпретатор ответа, указанный в параметре IntName.

Описание исполнения.

1. Если Error <> 0, то выполнение запроса прекращается.

2. Если в качестве аргумента IntName дан пустой указатель, или указатель на пустую строку, то исполняющим запрос объектом является первый интерпретатор ответа в списке интерпретаторов компонента интерпретатор.

3. Если список интерпретаторов компонента интерпретатор пуст или имя интерпретатора ответа, переданное в аргументе IntName в этом списке не найдено, то возникает ошибка 501 — неверное имя интерпретатора ответа, управление передается обработчику ошибок, а обработка запроса прекращается.

4. Производится интерпретация ответа интерпретатором ответа, имя которого было указано в аргументе IntName.

5. Если во время выполнения запроса возникает ошибка, то генерируется внутренняя ошибка 504 — ошибка интерпретации. Управление передается обработчику ошибок. Выполнение запроса прекращается. В противном случае выполнение запроса успешно завершается.

Остальные запросы

Ниже приведен список запросов, исполнение которых описано в разделе «Общий стандарт»:

aiSetCurrent — Сделать интерпретатор ответа текущим

aiAdd — Добавление нового интерпретатора ответа

aiDelete — Удаление интерпретатора ответа

aiWrite — Запись интерпретатора ответа

aiGetStructNames — Вернуть имена частных интерпретаторов

aiGetType — Вернуть тип частного интерпретатора

aiGetData — Получить параметры частного интерпретатора

aiGetName — Получить имена параметров частного интерпретатора

aiSetData — Установить параметры частного интерпретатора

aiEdit — Редактировать интерпретатор ответа

OnError — Установить обработчик ошибок

GetError — Дать номер ошибки

FreeMemory — Освободить память

В запросе aiGetType в переменной TypeId возвращается значение одной из предопределенных констант, перечисленных в табл. 30.

При исполнении запроса aiSetData генерируется запрос SetEstIntParameters к компоненте оценка. Аргументы генерируемого запроса совпадают с аргументами исполняемого запроса

Ошибки компонента интерпретатор ответа

В табл. 31 приведен полный список ошибок, которые могут возникать при выполнении запросов компонентом интерпретатор ответа, и действия стандартного обработчика ошибок.

Таблица 31. Ошибки компонента интерпретатор ответа и действия стандартного обработчика ошибок.

Название ошибки Стандартная обработка
501 Неверное имя интерпретатора ответа Занесение номера в Error
502 Ошибка считывания интерпретатора ответа Занесение номера в Error
503 Ошибка сохранения интерпретатора ответа Занесение номера в Error
504 Ошибка интерпретации Занесение номера в Error

Стандарт первого уровня компонента оценка

Данный раздел посвящен описанию стандарта хранения на диске описания компонента оценка. Построение оценки происходит в редакторе оценок. В данном стандарте предлагается ограничиться рассмотрением только локальных оценок, поскольку использование нелокальных (глобальных) оценок сильно усложняет компонент оценка, а область применения нелокальных оценок узка по сравнению с локальными оценками.

Оценка всегда является составной, даже если ответом сети является одна величина. В состав этого объекта входят частные оценки. Кроме того, в описание оценки включаются правила распределения выходных сигналов сети между частными оценками и расположения оценок, вычисляемых частными оценками, в едином массиве оценок. Кроме того, различные частные оценки могут иметь разную значимость. В этом случае общая оценка определяется как сумма частных оценок с весами, задающими значимость.

Таким образом, оценка при выполнении запроса на оценивание массива выходных сигналов сети получает на входе массив выходных сигналов сети, массив правильных ответов и массив их достоверностей, а возвращает два массива — массив оценок и массив производных оценки по выходным сигналам сети — и величину суммарной оценки. Возможны два режима оценивания: оценивание без вычисления массива производных оценки по выходным сигналам сети, и оценивание с вычислением массива производных.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Обсуждение, отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x