SE20101110033

Z przedstawionych zestawień można wywnioskować, że wersj a s tamlaniowM systemu EXSYS ma największą szybkość realizacji poszukiwań, niczale/nlr od zastosowanej mieszanki testowej. Największą bazę wiedzy można stworzyć wykorzystując profesjonalną wersję systemu EXSYS, choć nie osiąp oim największej szybkości przetwarzania reguł.

Tablicn Z, 1.1,

Dopuszczalna wielkość sekwencyjnej bazy wiedzy

Szkieletowy system ekspercki	Liczba reguł	Czas wykonania (w sekundach)	Szybkość działania (reguł/*)
Arity Compiler	70	9,3	7,5
Arity Interpreter	70	8,8	8,0
EXSYS Standard	397	11,3	' 35,2
EXSYS Professional	500	26,4	,., 18,9
Guru	188	5,7	33,0
Level 5	97	1,3	77,6
M.l	264	27,4	9,6
Nexpert	NM	NM	NM
PC Easy	211	22,9	9,2
PC Plus	225	45,5	4,9
VP-Expert	17	2,1	7,9

ou,    Załącznik 2

Wybrane zagadnienia sieci neuronowych [11]

Prace prowadzone w zakresie tworzenia sieci neuronowych są wyrazem badań nad bionicznymi aspektami sztucznej inteligencji. Ich wynikiem jest opis różnego rodzaju struktur sieci neuronowych oraz zasad ich funkcjonowania.

Obecnie sieci neuronowe znalazły szerokie zastosowanie, także komercyjne, w wielu, dziedzinach: diagnostyce, prognozowaniu, optymalizacji, filtracji, konwersji, a także rozpoznawaniu (przede wszystkim obrazów i mowy). Możliwe jest to dzięki jednej z najważniejszych cech sieci neuronowych — przetwarzaniu informacji w sposób równoległy. Pomimo że sieć składa sie z bardzo prostych w swej budowie i działaniu elementów, to po połączeniu ich w skomplikowany układ uzyskuje sie ogromne możliwości. Sieci neuronowe znalazły zastosowanie szczególnie w takich przypadkach, kiedy trudno ustalić sposób rozwiązania, a jednocześnie dostępne są przykładowe rozwiązania. Traktując sieć jako “czarną skrzynkę”, nie ingerujemy w to (często nawet jest to niemożliwe), w jaki sposób sieć dochodzi do rozwiązania. Tak szerokie możliwości skłoniły twórców systemów eksperckich do włączenia elementów sieci neuronowych do systemów naśladujących prace ekspertów. Stworzone hybrydowe systemy eksperckie, zawierające elementy sieci neuronowych, udostępniły dotąd nie znane możliwości w zakresie naśladowania procesów myślowych człowieka.

Neuron

Podstawą do modelowania mózgu jest analiza działania pojedynczego neuronu (rysunek Z.2.1).

Rys. Z. 2. 1. Budowa naturalnego neuronu

65