§ 7.10. Упрощенные адаптивные системы

Беспоисковые адаптивные системы, использующие модели чувствительности, как ми убедились в § 7.6, оказываются  весьма  сложными  даже  в  простейших  случаях. Но адаптивные системы можно упростить, если отказаться от идентификации объекта, т. е. исключить алгоритм его изучения. Это можно осуществить следующим образом. Потребуем от системы, чтобы она «подражала» некоторой другой системе, которая принимается за эталон. Конечно, выбор этого эталона требует определенной априорной информации, если только мы хотим, чтобы адаптивная система по своим свойствам приблизилась к эталону. Но допустим, что эталон тан или иначе выбран. Это значит, что создана модель некоторой желаемой системы.

Рис. 7.5.

 Тогда этой модели можно поручить роль учителя, обучающего нашу систему так, чтобы свойства последней были близки свойствам модели. Структурная схема такой упрощенной адаптивной системы (или адаптивной системы с моделью) изображена на рис. 7.5. Из этой структурной схемы следует, что наша система играет роль персептрона, осуществляющего идентификацию модели,— желаемой системы. Качество такой адаптивной системы, вообще говоря, ниже, чем у систем, рассмотренных в § 7.7. Это подтверждает тот факт, что простота бесплатно не достигается.