3545336913

74

WACŁAW FRYDRYCHOWICZ, MAGDALENA TRUSZKOWSKA

B^k - zbiory rozmyte zgodne z uogólnioną regułą wnioskowania (modus ponens). Zbiór rozmyty B jest określony przez złożenie zbioru rozmytego A! i relacji R^^k\ tzn.

= A' o (A^k ->    , k = l,...,N,

y - wartość wyznaczona sterowaniem na wejściu obiektu.

Zbiory rozmyte stosuje się w rozwiązywaniu problemów z ekonomii, finansów i zarządzania.

Jedną z metod stosujących zbiory rozmyte jest metoda Delphi. Metoda ta dotyczy prognozowania długookresowego. Została ona rozwinięta w latach sześćdziesiątych ubiegłego stulecia przez korporację Ran w Santa Monica w Kalifornii. Opis metody jest następujący:

-    Specjaliści z danej dziedziny wypowiadają opinie na dany temat (np. z dziedziny nauki, techniki czy ekonomii).

-    Opinie tych ekspertów traktowane są jako dane, które analizuje się metodami statystycznymi. Wyliczana jest wartość średnia tych danych.

-    Następnie wyniki analizuje zarząd firmy. Gdy rezultaty nie satysfakcjonują zarządu eksperci ponownie wyrażają opinię na rozpatrywany temat.

-    Procedura ta jest powtarzana do momentu, kiedy wynik będzie zadawalający dla zarządu firmy. (Przeważnie wystarczą dwie lub trzy powtórki).

Przykładem zastosowania tej metody jest zagadnienie "szacunkowe wartości euro w lipcu przyszłego roku”.

Gdy wiedza pewnych ekspertów jest stawiana wyżej niż wiedza innych ekspertów wówczas można im nadać pewne wagi. Może to posłużyć do planowania kolejności działań w procesie produkcji nowego produktu lub technologii. Do takich metod organizujących duże przedsięwzięcia produkcyjne lub budowlane należy metoda PERT (Project Eualuation and Reuiew Techniąue) oraz metoda ścieżki krytycznej (Critical Path Metod - CPM). Metodę PERT można użyć np. do zaprojektowania procesu produkcyjnego sprzętu AGD.

4. Sztuczne sieci neuronowe

Sztuczne sieci neuronowe można scharakteryzować jako wzajemnie powiązane sztuczne neurony, które mają naśladować własności neuronów biologicznych. Mają one bardzo duże znaczenie zarówno w badaniach nad sztuczną inteligencją, jak i w naukach kognitywnych. Metodę, za pomocą której modeluje się procesy obliczeniowe z wykorzystaniem sieci, nazywamy koneksjonizmem. Koneksjonizm (parallel distributed processing - PDP) w naukach kognitywnych koncentruje się na konstruowaniu sztucznych, mó-zgopodobnych układów poznawczych. Wykorzystuje do tego sieci neuronowe, których podstawową zaletą jest upodobniająca je do naturalnego mózgu możliwość rozproszonego przetwarzania równoległego informacji.

Sztuczny neuron (podobnie jak neuron wchodzący w skład ludzkiego mózgu) jest podstawowym elementem budującym każdą sieć neuronową. Jest to układ mający wiele wejść (czyli odbiera i przetwarza wiele sygnałów wejściowych z różnych źródeł) i jedno wyjście.