131
рассматриваемого класса составляет и корректируется с учётом норматив-
ных документов исходное техническое задание на проектирование. На на-
чальных стадиях проектирования требования технического задания кон-
кретизируются в
виде системы ограничений, которым должны удовлетво-
рять характеристики НС, обеспечивающие успешное решение проектной
задачи.
Комплекс требований к ПЭП можно представить в виде критериаль-
ного множества
K =
{
k
i
,
i =
1, 2, ...,
N
} ,
где
N
– число требований [85].
По заданному вектору требований
производится формирование и
сравнение альтернативных вариантов проектных решений.
Каждый вариант представляет множество характеристик:
X =
{
x
j
,
j =
1,2,...,
M
} .
Отдельные элементы этого множества могут совпадать с соответст-
вующими элементами множества требований, другие могут быть связаны
косвенно. В общем виде
M
≠
N
.
Формально процесс автоматизированного
проектирования НС мож-
но представить как последовательное преобразование некоторого первона-
чального информационного представления объекта посредством управ-
ляющих воздействий проектировщика в конечное состояние, однозначно
отображаемое на следующем
этапе проектирования в
*
j
x
, удовлетво-
ряющее
{
k
i
}
.
Реализация технологии автоматизированного проектирования искус-
ственных нейронных сетей предъявляет к разрабатываемой системе ком-
плекс следующих требований:
• Возможность формулировать решаемые проектные задачи из пред-
132
метной области на различных языках, понятных проектировщику.
• Наличие средств для эффективной корректировки задания на проекти-
рование с использованием простых форм входного языка (таблиц,
бланков и т.п.).
• Отсутствие жёстких ограничений на структуру и объём
входных дан-
ных и формы носителей информации, на которых они хранятся.
• Возможность оперативного подключения к программному обеспече-
нию системы новых модулей и исключение устаревших.
• Представление проектировщику возможностей на основе промежу-
точных результатов принимать решение о выборе методов для про-
должения
проектной задачи, а так же изменения значений отдельных
параметров в используемом методе решения.
• Возможность в ходе выполнения проектных операций прослеживать
значения показателей процесса, свидетельствующих о
его эффектив-
ности, и в зависимости от их значений корректировать вычислитель-
ный процесс.
• Допустимость включения обучающих программ для повышения ква-
лификации проектировщика.
Для решения комплекса поставленных задач построена модель
сложных процессов в системе с учётом взаимосвязи
всех параметров при
детерминированных и стохастических воздействиях [86].
На основе модели сформулирован обобщенный критерий оценки ка-
чества НС (рис. 5.8).
Обобщенный критерий
K
N
включает в себя функциональные, эколо-
гические и экономические локальные критерии.
Каждый из перечисленных локальных критериев определяется сле-
дующими параметрами:
функциональный
– объем и производительность ассоциативной памяти;
экологический
– уровень величины излучения изомерных квантовых то-
133
чек, элементов НС;
экономический
– стоимость, окупаемость.
Представим процесс потери качества производительности искусст-
венных нейронных сетей как некоторую абстрагированную математиче-
скую модель.
Пусть
X
1
,
X
2
,...,
X
k
параметры НС, определяющие состояние,
которые являются функциями времени
t
. Принадлежность состояния
X
Do'stlaringiz bilan baham: