Методы принятия управленческих решений

Интеллектуальные методы и средства принятия управленческих... 253 Рис. 5.26. Строение нейросети Каждый нейрон предыдущего слоя передает сигналы нейронам по- следующего методом прямого или обратного распространения ошибки по синаптическим связям с весовыми коэффициентами. На рис. 5.27 показана схема искусственного нейрона, где • 1 —нейроны, выходные сигналы которых поступают на вход дан- ному ( x i ); • 2 — сумматор входных сигналов; • 3 — вычислитель функции активации; • 4 — нейроны, на входы которых подаётся выходной сигнал дан- ного; • 5 ( w i ) — веса входных сигналов. Искусственные нейроны объединяются в сети с различной топологи- ей, в зависимости от решаемой задачи (рис. 5.28). Например, для распо- знавания образов часто используются перцептроны и сверточные ней- росети (обучение с учителем), сети адаптивного резонанса (без учите- ля) и радиально-базисных функций (смешанное обучение). Для ана- лиза данных применяются сети Кохонена (самоорганизующаяся кар- та и сети векторного квантования сигналов). Также на выбор типа сети влияет характер обучающего датасета. В частности, при прогнозирова- нии временных рядов экспертная оценка уже содержится в исходных