Improvement of control method over the environment of cognitive radio system using a neural network

Метод Усунення Помилок В Нейромережевому Середовищі Інтелектуальних Систем Підтримки Прийняття Рішень

“…За принципом роботи алгоритми вибірки знань з НМ формально можуть бути віднесені до наступних класів: алгоритми, що реалізують пряму інтерпретацію вагових коефіцієнтів зв'язків нейронів [17,18]; алгоритми, що виділяють діапазони значень вхідних, проміжних і вихідних нейронів за рахунок кластеризації нейромережевої інформаційної структури [19,20]; алгоритми, що розглядають інформаційну структуру НМ як «чорний ящик» і відповідні її реакції на зміни вхідних значень [21][22][23].…”

“…Проведений аналіз зазначених класів алгоритмів до вибірки знань з НМ та реалізуємих ними підходів, зроблено висновок, що для рішення зазначеної задачі в контексті виявлення помилок типу "забування про виключення" та "критичне поєднання подій" необхідно використовувати алгоритми, що дозволяють в результаті машинного виведення отримати символічний опису сутностей предметної області які семантично схожі з описами, що надаються експертами, що аналізують той же набір вхідних ознак [23].…”