Использование нейронных сетей при планировании пола будущего ребенка

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет информатики и экономики

Кафедра информатики и ВТ

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

по искусственному интеллекту

Использование нейронных сетей при планировании пола будущего ребенка

 

 

ИСПОЛНИТЕЛЬ: студентка гр.1233

О. А. Сидорова

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ:

Профессор Л. Н. Ясницкий

 

 

 

 

Пермь 2007

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………….3

ГЛАВА 1. Теоретические основы нейросетевых технологий

1. Сущность нейронных сетей……………………………………………….5
2. Роль нейросетей и нейрокомпьютеров…………………………………...7

ГЛАВА 2  Практическое применение нейронных сетей при планировании пола будущего ребенка

2.1 Постановка  задачи…………………………………………………………8

     2.2 Анализ полученных результатов………………………………………..14

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….16

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ………………………………...17

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Человек – это самый сложный из доступных для нашего восприятия объект, а способность мышления – его главное свойство – атрибут. Искусственный интеллект - это наука, поставившая своей целью изучение и моделирование интеллектуальной деятельности человека[4].

Зародившийся более 700 лет  назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине ХХ в. пройдя сложный, извилистый путь многократных метаний между чрезмерным оптимизмом и необоснованным скептицизмом, в наши дни искусственный интеллект получил блестящие практические приложения, открывающие перспективы, без которых немыслимо дальнейшее развитие цивилизации[4].

Сегодня  методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. Идеи обучения и самообучения компьютерных программ, накопления знаний, приемы обработки нечетких и неконкретных знаний позволили создать программы, творящие чудеса. Компьютеры успешно борются за звание чемпиона мира по шахматам, моделируют творческую деятельность человека, создавая музыкальные и поэтические произведения, распознают образы и сцены, распознают, понимают и обрабатывают речь, тексты на естественном человеческом языке. Нейрокомпьютеры, созданные по образу и подобию человеческого мозга, успешно справляются с управлением сложными техническими объектами, диагностикой заболевания человека, неисправностей сложных технических устройств; предсказывают погоду и курсы валют, результаты голосований; выявляют хакеров и потенциальных банкротов; помогают абитуриентам правильно выбрать специальность и т.д.[4].

В отличие от жестко детерминированных компьютерных программ системы искусственного интеллекта сами ищут пути решения поставленной задачи. При этом они могут менять свои параметры и структуру, совершенствоваться и развиваться, не зависящей от воли разработчика жизнью[4].

В настоящее время можно выделить несколько направлений развития искусственного интеллекта:

• Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях;
• Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии;
• Распознавание образов;
• Игры и творчество;
• Компьютерная лингвистика;
• Интеллектуальные роботы;
• Компьютерные вирусы;
• Интеллектуальное математическое моделирование.

В рамках данной курсовой работы остановимся на рассмотрении нейросетевых технологий, которые и будут являться объектом моего исследования.

Как известно, сегодня нейросети находят практическое применение для решения самых разнообразных задач в различных областях, например, диагностика в медицине, диагностика неисправностей сложных технических устройств, применение нейросетей в банковском деле, прогнозирование валютных курсов и котировок ценных бумаг с помощью неросетевых технологий и т.д. 

Хотелось бы отметить, что предметом исследования моей курсовой работы является прогнозирование пола будущего ребенка с помощью нейросетей.

Выбор данной темы был обусловлен  тем, что в данной области применение методов искусственного интеллекта не распространено, в свою очередь тема планирования пола ребенка всегда была и остается актуальной, т.к. практически все будущие родители имеют свои пристрастия к полу будущего ребенка. Отцы часто хотят мальчиков, матери - девочек. Мужчина хочет делиться житейским опытом с сыном и не представляет своего общения с девочкой. Женщины хотят получить помощницу, а может и подругу в лице девочки, и опасаются, что не справятся с воспитанием мальчика. Реже бывает и наоборот: отец хочет дочь, а мать - сына. В любом случае, наверное, все родители хотят предугадать, а может и спланировать пол своего будущего ребенка.

Цель работы: с помощью своих исследований я бы хотела показать, можно ли использовать нейронные сети для прогнозирования пола ребенка и эффективно ли их применение в этой области.

Достижение поставленных целей предопределило постановку и решение следующих задач:

   -  раскрыть сущность нейросетевых технологий;

- обучить один из нейросимуляторов.

1.Теоретические основы нейросетевых  технологий

1.1 Сущность нейронных сетей

Прежде всего, когда мы говорим о нейронных сетях, то чаще имеем в виду искусственные нейронные сети. Некоторые из них моделируют биологические нейронные сети, некоторые нет. Однако исторически сложилось так, что первые искусственные нейронные сети, были созданы в результате попыток создать компьютерную модель, воспроизводящую деятельность мозга в упрощенной форме. Конечно, возможности человеческого мозга неизмеримо больше, чем возможности самой мощной искусственной нейронной сети[2] .

Однако искусственные нейросети обладают рядом свойств, присущих биологическим нейросетям, в том числе и человеческому мозгу. Главное свойство нейросетей – способность к обучению. Для решения какой-либо задачи на компьютере традиционным методом необходимо знать правила (математические формулы), по которым из входных данных можно получит выходные (найти решение задачи). С помощью нейросети можно найти решение, не зная правил, а имея несколько примеров. Нейросети используют подход к решению задач более близкий к человеческому, чем традиционные вычисления. В самом деле, например, когда человек переходит улицу, он оценивает скорость движения автомобиле исходя из предыдущего опыта не используя математических вычислений. Или, например, как ребенок без труда может отличить кошку от собаки, основываясь на ранее виденных им примерах[3]. При этом часто он не может точно сказать, по каким признакам он их отличает, т.е. он не знает четкого алгоритма. Другое важное свойство нейросетей – способность находить решение, основываясь на зашумленных, искаженных и даже противоречивых данных. Еще одно замечательное свойство — это отказоустойчивость. В случае выхода из строя части нейронов, вся сеть в целом продолжает оставаться работоспособной, хотя, конечно, точность снижается. Это свойство важно для аппаратно реализованных нейросетей, т.к. если нейросеть эмулируется на традиционном компьютере, то в случае выхода из строя центрального процессора вся нейросеть потеряет работоспособность.  
Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов - нейронов, топология соединений которых зависит от типа сети[3]. В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами:

1. простой обрабатывающий элемент – нейрон;
2. очень большое число нейронов участвует в обработке информации;
3. один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи), изменяющиеся по весу связи между нейронами;
4. массированная параллельность обработки информации.

Как уже было сказано, прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного мозга. Биологический нейрон имеет тело, совокупность отростков - дендритов, по которым в нейрон поступают входные сигналы, и отросток иного рода - аксон, передающий выходной сигнал нейрона другим клеткам. Точка соединения дендрита и аксона называется синапсом. Упрощенно функционирование нейрона можно представить следующим образом.

Нейрон получает от дендритов набор (вектор) входных сигналов. В теле нейрона оценивается суммарное значение входных сигналов. Однако входы нейрона неравнозначны. Каждый вход характеризуется некоторым весовым коэффициентом, определяющим важность поступающей по нему информации. Таким образом, нейрон не просто суммирует значения входных сигналов, а вычисляет скалярное произведение вектора входных сигналов и вектора весовых коэффициентов. Далее нейрон формирует выходной сигнал, интенсивность которого зависит от значения вычисленного скалярного произведения. Если оно не превышает некоторого заданного порога, то выходной сигнал не формируется вовсе - нейрон "не срабатывает". И затем выходной сигнал поступает на аксон и передается дендритам других нейронов[4].

Поведение искусственной нейронной сети зависит как от значения весовых параметров, так и от функции возбуждения нейронов. Известны три основных вида функции возбуждения: пороговая, линейная и сигмоидальная. Для пороговых элементов выход устанавливается на одном из двух уровней в зависимости от того, стал ли суммарный сигнал на входе нейрона больше или меньше некоторого порогового значения. Для линейных элементов выходная активность пропорциональна суммарному взвешенному входу нейрона. Для сигмоидальных элементов в зависимости от входного сигнала выход варьируется непрерывно (но не линейно) по мере изменения входа. Сигмоидальные элементы имеют больше сходства с реальными нейронами, чем линейные или пороговые, но любой из этих типов можно рассматривать лишь как приближение.

 

 

 

 

 

2. Роль нейросетей и нейрокомпьютеров

Рассмотрим несколько вариантов ответа на вопрос, зачем же нужны нейронные сети и нейрокомпьютеры, какова их роль.

1. Нейрокомпьютеры дают стандартный способ решения многих нестандартных задач. И неважно, что специализированная машина или программа лучше решит один класс задач. Важнее, что один нейрокомпьютер (нейроcимитатор) решит и эту задачу, и другую, и третью — и не надо каждый раз проектировать специализированную ЭВМ — нейрокомпьютер сделает все сам и почти не хуже.
2. Гибкость структуры: можно различными способами комбинировать простые составляющик нейрокомпьютеров - нейроны и связи между ними. За счет этого на одной элементной базе и даже внутри "тела" одного нейрокомпьютера можно создавать совершенно различные машины.
3. Нейронные сети позволяют создать эффективное программное обеспечение для высокопараллельных компьютеров. Для высокопараллельных машин хорошо известна проблема: как их эффективно использовать — как добиться, чтобы все элементы одновременно и без лишнего дублирования вычисляли что-нибудь полезное? Создавая математическое обеспечения на базе нейронных сетей, можно для широкого класса задач решить эту проблему.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2. Практическое применение нейронных сетей при планировании пола будущего ребенка

2.1. Постановка задачи

 

Нейросетевые технологии применяются при решении таких задач, в которых не существует чёткого алгоритма, точных действий либо формальных правил, позволяющих без каких-либо затруднений получить желаемый результат. В области планирования пола ребенка использование нейросетевых технологий не применяется в данное время, поэтому хотелось бы попробовать осуществить эту идею, поскольку мне она кажется очень даже интересной.

У людей на сегодняшний день  нет точных алгоритмов, позволяющих заранее спланировать пол ребенка. Однако желание предугадать или спланировать пол ребенка существует и существовало во все времена.

Практически все будущие родители имеют свои пристрастия к полу будущего ребенка. Отцы часто хотят мальчиков, матери - девочек. Мужчина хочет делиться житейским опытом с сыном и не представляет своего общения с девочкой. Женщины хотят получить помощницу, а может и подругу в лице девочки, и опасаются, что не справятся с воспитанием мальчика. Реже бывает и наоборот: отец хочет дочь, а мать - сына. В любом случае, наверное, все родители хотят предугадать, а может и спланировать пол своего будущего ребенка, это очевидно[8].

Бывают также наследственные заболевания, накрепко сцепленные с полом. Допустим, все мальчики в роду страдали (и будут страдать) от некоего недуга, например, гемофилии, тогда как вероятность его у девочек ничтожна. В этом случае рождение ребенка определенного пола не прихоть, а даже своего рода необходимость[10].

Попытки предсказаний и теории "запланированного" рождения существовали с незапамятных времен, но большинство из них являлись мошенническими. Как бы ни старались мамы соблюдать советы знахарей, результат оставался, как правило, непредсказуемым. А сколько людей брались решать эту задачу - не сосчитать. Это и ясновидящие и энтузиасты-родители, и ученые с мировым именем.[9].

В последнее время уже накопилось немало фактов, обобщение которых позволило ученым проследить зависимость формирования пола будущего ребенка от наследственности, обстановки, в которой был зачат ребенок, возраста родителей, питания супругов и т.д.[9].

В своей работе, я рассмотрю 10 параметров, которые, на мой взгляд, могут влиять на формирование пола будущего ребенка.

Так как параметры, описывающие предметную область имеют разнообразный характер, то всю нечисловую информацию мы закодируем в числовом виде, поскольку нейросеть в состоянии обрабатывать только числа.