Проверяемый текст
Никонов Вячеслав Викторович. Методика и информационно-вычислительный комплекс интеллектуальной поддержки принятия решений на основе механизма немонотонного логического вывода и нейросетевых технологий (Диссертация 2010)
[стр. 130]

Д^Дх*разница значений х, и хк на двух итерациях.
Шаг 8.
Вычисление новых значения нейронов с учетом
учета противоречия в конкуренции: Шаг 9.
Если значения нейронов не превышают установленного порога, то окончание алгоритма.
Иначе
продолжается изменение весов и пересчет значений (переход к шагу 4).
Алгоритм является итерационным.
Он используется для установления наиболее конкурентных связей в нейронной сети.

Проводилось сравнение точности работы нескольких видов нейронных сетей обученных различными методами.

130
[стр. 99]

Шаг 7.
Исследование значений нейронов на противоречие в конкуренции: k*t, I>О, *5=1 in где Wlk обновление значения W' значение W на предыдущей итерации, Д/д ~х,-хк.
Шаг 8.
Вычисление новых значения нейронов с учетом
противоречия в конкуренции: K+I, Шаг 9.
Если значения нейронов не превышают установленного порога, то окончание алгоритма, иначе
переход к шагу 4.
Алгоритм является итерационным.
Он используется для установления наиболее конкурентных связей в нейронной сети,
представленной на рисунке 3.11.
Проводилось сравнение точности работы нескольких видов нейронных сетей обученных различными методами.

99

[Back]