Классификация объектов в обучающихся системах на основе XCSF

Abstract

В отличие от ЭВМ, человек может без усилий решать сложные про-блемы классификации (например, узнать человека в толпе по промельк¬нувшему лицу), что обусловлено различными архитектурами биологиче¬ского и фон-неймановского компьютеров [1]. В последнее время в каче¬стве перспективного подхода к созданию универсальных интеллектуаль¬ных систем применяются биологические вычисления.На его основе соз¬даны две наиболее широко используемые системы принятия решений: нейронные сети и обучающиеся классификаторы. В отличие от нейрон¬ных сетей, подход на основе классификаторов не требует проектирова¬ния топологии связей между элементами системы: анализ более сложных проблем приводит только к усложнению условий классификаторов и увеличению их количества без усложнения структуры самой системы