Слайд 2Содержание
Автоматное программирование
Нейросети и их использование
М-автоматы
Расширенное состояние
Применение
![Содержание Автоматное программирование Нейросети и их использование М-автоматы Расширенное состояние Применение](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-1.jpg)
Слайд 3Искусственный интеллект
Нисходящий подход:
Экспертные системы
Базы знаний
Business Intelligence
Восходящий подход:
Нейронные сети
Генетические алгоритмы и эволюционные вычисления
![Искусственный интеллект Нисходящий подход: Экспертные системы Базы знаний Business Intelligence Восходящий подход:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-2.jpg)
Слайд 4Автоматное программирование
Парадигма предложена Шалыто А.А. 1991г.
![Автоматное программирование Парадигма предложена Шалыто А.А. 1991г.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-3.jpg)
Слайд 5Автоматы
Из чего состоит:
Состояния
Группы
Переходы
Использование:
Вложение
Наследование
![Автоматы Из чего состоит: Состояния Группы Переходы Использование: Вложение Наследование](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-4.jpg)
Слайд 6Автоматы
Достоинства:
Верификация
Программа по модели, не наоборот
Документирование
Применение:
Протоколы
Компиляторы
Микроконтроллеры
Оборудование и агрегаты
![Автоматы Достоинства: Верификация Программа по модели, не наоборот Документирование Применение: Протоколы Компиляторы Микроконтроллеры Оборудование и агрегаты](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-5.jpg)
Слайд 7Нейросеть
Принцип организации и функционирования биологических нейронных сетей
Норберт Винер 1943г.
![Нейросеть Принцип организации и функционирования биологических нейронных сетей Норберт Винер 1943г.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-6.jpg)
Слайд 8Нейросеть
Этапы использования:
Сбор данных для обучения
Выбор топологии сети
Экспериментальный подбор характеристик сети и параметров
![Нейросеть Этапы использования: Сбор данных для обучения Выбор топологии сети Экспериментальный подбор](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-7.jpg)
обучения
Обучение
Объект управления / Система управления ?
Слайд 9Нейросеть
Недостатки:
Ограниченность применения
Сложность с обучением
Применение:
Предсказание финансовых временных рядов
Кластеризация данных
Аппроксимация
Сигнализация процессов
![Нейросеть Недостатки: Ограниченность применения Сложность с обучением Применение: Предсказание финансовых временных рядов](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-8.jpg)
Слайд 10М-автомат
Принятие решения:
Можно выделить несколько стадий
Есть условия и критерии
Можно выделить «путь размышления»
Автоматы мышления:
Предложены
![М-автомат Принятие решения: Можно выделить несколько стадий Есть условия и критерии Можно](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-9.jpg)
Н.М. Амосовым в «Автоматы и разумное поведение»
Узел отвечает за определенное событие/чувство/характеристику
Слайд 11М-автомат
Из чего состоит:
Узлы
Воздействия
Отношения
Отдельный блок решения с неочевидной реализацией
![М-автомат Из чего состоит: Узлы Воздействия Отношения Отдельный блок решения с неочевидной реализацией](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-10.jpg)
Слайд 12Расширенное состояние
Состояние с нейросетью
Взаимодействие с нейросетью на входе в состояние
![Расширенное состояние Состояние с нейросетью Взаимодействие с нейросетью на входе в состояние](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-11.jpg)
Слайд 13Расширенное состояние
Строим путь принятия решения
Состояние само создает воздействие
Выделяем блок принятия решения в
![Расширенное состояние Строим путь принятия решения Состояние само создает воздействие Выделяем блок принятия решения в автомате](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-12.jpg)
автомате
Слайд 14Расширенное состояние
Параметры:
Тип нейросети
Количество входов, выходов
Список воздействий
Обучение:
На этапе создания
В процессе работы – автомат
![Расширенное состояние Параметры: Тип нейросети Количество входов, выходов Список воздействий Обучение: На](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-13.jpg)
помнит путь размышления
Меняется настройка автомата, а не его структура
Слайд 15Пример
Условия:
Кто: ежик – ходит вперед, ест грибы
Грибы – разный вес (10, 20,
![Пример Условия: Кто: ежик – ходит вперед, ест грибы Грибы – разный](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-14.jpg)
40, -40)
Нельзя есть ядовитые грибы
Ежик не ест, когда наелся
На ход тратит 10, ест если набрал меньше 100
Блок принятия решений:
Блок принятия решений состоит из расширенных состояний
Обучаем при создании автомата
Слайд 16Пример
Обученный:
Не отравился
Результат : 110
Не обученный:
Два раза отравился
Результат: 30
![Пример Обученный: Не отравился Результат : 110 Не обученный: Два раза отравился Результат: 30](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-15.jpg)
Слайд 17Направление развитие
Применение :
Датчики и сигнализация
Комплексный анализ
Развитие:
Эксперименты
Сталкивание с генетическими алгоритмами
![Направление развитие Применение : Датчики и сигнализация Комплексный анализ Развитие: Эксперименты Сталкивание с генетическими алгоритмами](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-16.jpg)
Слайд 18Ссылки
Автоматное программирование: http://is.ifmo.ru
UniMod http://unimod.sourceforge.net/intro.html
Библиотека для создания автоматов: https://cyberdisk-science.googlecode.com/svn/branches/030609/docs
![Ссылки Автоматное программирование: http://is.ifmo.ru UniMod http://unimod.sourceforge.net/intro.html Библиотека для создания автоматов: https://cyberdisk-science.googlecode.com/svn/branches/030609/docs](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/448304/slide-17.jpg)