Page 346 - ЭВМ

1. Классификация. Задача состоит в указании принадлежности
входного образа (например, речевого сигнала или рукописного сим-
вола), представленного вектором признаков, к одному или несколь-

ким предварительно определенным классам.
2. Оптимизация. Задачей алгоритма оптимизации является на-
хождение такого решения, которое удовлетворяет системе ограниче-
ний и максимизирует или минимизирует целевую функцию.
3. Предсказание (прогноз). Пусть заданы n дискретных отсчетов

{y(t 1), y(t 2), …, y(t k)} в последовательные моменты времени (t 1, t 2, …, t k).
Задача состоит в предсказании значения y(t k + 1) в момент времени (t k + 1).
Приведем перечень возможных промышленных применений
нейронных сетей, на базе которых либо уже созданы коммерческие

продукты, либо реализованы демонстрационные прототипы:
а) банки и страховые компании:
– автоматическое считывание чеков и финансовых документов;
– проверка достоверности подписей;
– оценка риска для займов;

– прогнозирование изменений экономических показателей;
б) административное обслуживание:
– автоматическое считывание документов;
– автоматическое распознавание штриховых кодов;

в) нефтяная и химическая промышленность:
– анализ геологической информации;
– идентификация неисправностей оборудования;
– разведка залежей минералов по данным аэрофотосъемок;
– анализ составов примесей;

– управление процессами;
г) военная промышленность и аэронавтика:
– обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация,
локализация);

– обработка радарных сигналов (распознавание целей, иденти-
фикация и локализация источников);
– обработка инфракрасных сигналов (локализация);
– обобщение информации;
– автоматическое пилотирование;

д) промышленное производство:
– управление манипуляторами;
– управление качеством;
– управление процессами;

335