2025-08-25 11:15:16
Произведите соответствие решаемой задачи с признаком нейронной сети:
- нахождение оценки неизвестной функции
- нахождение такого решения, которое удовлетворяет системе ограничений и максимизирует или минимизирует целевую функцию
- расчет такого входного воздействия, при котором система следует по желаемой траектории, диктуемой эталонной целью
- аппроксимация функции
- оптимизация
- управление
Другие предметы Университет Нейронные сети и их применение в задачах оптимизации и управления нечеткая логика нейронные сети университет оценка функции система ограничений целевая функция входное воздействие желаемая траектория эталонная цель аппроксимация функции оптимизация управление Новый
2025-08-25 11:15:26
Для того чтобы произвести соответствие решаемой задачи с признаком нейронной сети, давайте рассмотрим каждую из задач и определим, какой признак нейронной сети к ней относится.
-
Нахождение оценки неизвестной функции:
Эта задача связана с аппроксимацией функции. Нейронные сети могут использоваться для оценки и аппроксимации сложных, неизвестных функций, обучаясь на примерах входных данных и соответствующих им выходных значений.
-
Нахождение такого решения, которое удовлетворяет системе ограничений и максимизирует или минимизирует целевую функцию:
Эта задача относится к оптимизации. Нейронные сети могут быть использованы для поиска оптимальных решений в сложных задачах, где необходимо учитывать множество ограничений.
-
Расчет такого входного воздействия, при котором система следует по желаемой траектории, диктуемой эталонной целью:
Эта задача относится к управлению. Нейронные сети могут быть использованы для разработки управляющих систем, которые обеспечивают следование заданной траектории.
Таким образом, мы имеем следующее соответствие:
- Нахождение оценки неизвестной функции - аппроксимация функции
- Нахождение решения с учетом ограничений и целевой функции - оптимизация
- Расчет входного воздействия для следования по траектории - управление
Теперь, если мы суммируем все это, то можно сказать, что нейронные сети обладают широкими возможностями в различных областях, включая аппроксимацию, оптимизацию и управление, что делает их мощным инструментом для решения сложных задач.
