15. Кибернетическая интерпретация действий операторов.

Под оператором в математике понимают действие, преобразующее один объект (X) в другой (Y): Y = T (X). Линейным оператором называют частный случай оператора, который обладает свойством линейности, т.е. Y = T (X1 + X2) = T (X1 ) + T (X2) |||| T (a X) = a T (X), a=const

Рассмотрим как реализуется операторный метод в кибернетике. Предположим, что мы знаем, каким образом реализовать некоторый линейный оператор Т ( y = T x ) в виде блока (черного ящика, программного модуля..). Однако возникают вопросы – Как реализовать последовательное, параллельное соединение таких блоков или обратную связь? Ответ на эти вопросы дает операторный метод.

Параллельному соединению отвечает сумма операторов, описывающих блоки: y = y1 + y2 = (T1 + T2 ) x Последовательному соединению отвечает произведение операторов, описывающих блоки: y1 = T1 x; y2 = T2 y1 y = T1 T2 x. Оператору обратной связи отвечает следующее уравнение: y1= T1/(1-T1 T2) x.

16. Регулятор обратной связи и мультипликатор. Применение принципов теории автоматического управления в экономике.

Теория управления — наука о принципах и методах управления различными системами, процессами и объектами. Под автоматическим управлением понимают управление искусственными системами, происходящее без участия человека.

Простейшая схема автоматического программного управления с пропорциональным законом имеет вид: . Это - схема автоматического программного управления с пропорциональным законом: y=S(x+Ry), что приводит к простейшему закону регулирования. Эта зависимость напоминает известный мультипликатор Кейнса, который показывает, насколько увеличится национальный доход в результате первоначальных инвестиций.

Основные направления в применении принципов теории автоматического управления в экономике:

1. Модели ТАУ можно применять для выявления и интерпретации структуры и контуров взаимодействия отдельных подсистем в экономических системах (задача анализа). 2. Их можно применять для построения таких механизмов взаимодействия в экономических системах, которые бы обеспечивали их устойчивое и эффективное функционирование. 3. Независимо от воли и желания людей в экономических системах действуют механизмы саморегуляции, которые характерны для САУ. Это дает возможность моделировать экономические системы методами теории САУ (метод компьютерного эксперимента).

Важнейшая задача управления реальной экономической системой – объединение контуров экономического стимулирования и административного регулирования с тем, чтобы добиться максимальной эффективности и устойчивости экономики.

17. Биологические принципы управления. Понятие об искусственных нейронных сетях.

Рассмотрим строение биологического нейрона человека. Сигнал распространяется от аксона (передатчик) через синапсы к дендритам (приемникам). Дендриты идут от тела нервной клетки к другим нейронам, где они принимают сигналы в точках соединения, называемых синапсами. Принятые синапсом входные сигналы подводятся к телу нейрона. Здесь они суммируются, причем одни входы стремятся возбудить нейрон, другие – воспрепятствовать его возбуждению. Когда суммарное возбуждение в теле нейрона превышает некоторый порог, нейрон возбуждается, посылая по аксону сигнал другим нейронам.

Внимание к логическому моделированию процессов головного мозга обусловили следующие причины: высокая скорость выполнения сложных логических конструкций; простота алгоритмов логических действий мозга, основанная не на численном манипулировании, а на принципах ассоциативного мышления; возможность решения трудно формализуемых задач; устойчивость работы; надежность, обеспечиваемая наличием многих путей логического вывода и способностью восстановления утраченных данных; возможность построения самообучающихся и самонастраивающихся систем.

Нейронная сеть – это математическая модель, а также ее программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

В основе всех стратегий искусственного интеллекта (ИИ) лежит понятие парадигмы - взгляда (концептуального представления) на суть проблемы или задачи и принцип ее решения

Рассматривают две парадигмы ИИ: 1. Парадигма эксперта 2. Парадигма ученика.

Парадигма эксперта предполагает следующие объекты: 1. формализация знаний — преобразование экспертом проблемного знания в форму, предписанную выбранной моделью представления знаний; 2. формирование базы знаний (БЗ) - вложение формализованных знаний в программную систему; 3. дедукция — решение задачи логического вывода на основе БЗ.

Парадигма ученика включает следующие положения и последовательность действий: 1. обработка наблюдений, формирование базы данных; 2. индуктивное обучение — превращение БД в БЗ на основе обобщения знаний.