Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Исследования по проблеме управления технической подготовкой в спорте 13
1.1. Основы теории управления 16
1.2. Управление процессом спортивной тренировки ... 20
1.3. Методология построения теоретического знания.. 24
1.4. Моделирование 34
Заключение по главе 40
Глава II. Исследования по проблеме обучения двигательным действиям и технической подготовке в спорте .. 43
2.1. Педагогические вопросы обучения двигательным действиям 43
2.2. Физиологические вопросы обучения двигательным действиям 50
2.3. Биомеханика и вопросы обучения двигательным действиям и технической подготовки спортсменов 60
2.4. Понятие "биомеханизм" в теоретических иссле
дованиях технической подготовки в спорте 65
Заключение по главе 68
Глава III. Обзор научной литературы по теории ней ронных сетей 70
3.1. Биологический прототип нейронной сети 70
3.2. История создания нейронных сетей 76
3.3. Моделирование нейронных сетей 80
3.4. Математическое обоснование нейронных сетей... 85
3.5. Примеры нейронных сетей 92
Глава IV. Нейронная сеть, реализованная в виде компьютерной программы 100
4.1. Сетевые модели 100
4. 2. Тренировка сети 104
4. 3. Дополнительные характеристики 105
4. 5. Пользовательский интерфейс 107
4.6. Пример настройки работы нейронной сети 108
4.7. Пример работы с нейронной сетью для моделирования управления однозвенником 127
Глава V. Дидактические алгоритмы обучения двигательным действиям 131
5.1. Формализация и количественная оценка процесса обучения 133
5.2. Моделирование процесса обучения прыжку вверх с места 137
5.3. Дидактичесике алгоритмы и оценка устойчивости работы моторных программ 146
5.4. Использование дидактических алгоритмов на примере обучения гимнастическим упражнениям 153
Заключение по главе 170
Глава VI. Теоретическое обоснование и практическое использование основных педагогических принципов технической подготовки 173
6.1. Особенности формирования техники соревновательного движения в многолетней тренировке спортсменов(принцип конвергенции) 173
6.1.1. Начальный период многолетней подготовки на примере прыжков с шестом 173
6.1.2. Построение процесса технической подготовки в прыжках с шестом на начальных этапах тренировки 182
6.2. Особенности влияния уровня физической подготовленности на процесс совершенствования двигательного действия (принцип конгруэнтности) 190
6.2.1. Возрастные особенности тренировочного процесса прыгунов в длину с разбега 192
6.2.2. Основные механизмы отталкивания в прыжках в длину с разбега 196
6.2.3. Особенности методики многолетней технической подготовки в прыжках в длину с разбега 202
6.3. Обоснование процесса управления технической подготовкой в годичном цикле на основе взаимосвязи показателей специальной физической и технической подготовленности (принцип квантования) 221
6.3.1. Взаимосвязь специальной технической и физической подготовленности в прыжках в длину с разбега 224
6.3.2. Влияние тренировочной нагрузки различной направлености на уровень технической подготовленности в годичном цикле." 226
6.3.3. Исследование динамики специальной физической и технической подготовленности прыгунов в длину в годичном цикле 230
6.3.4. Разработка методики технической подготовки прынов в длину в годичном цикле 237
6.4. Принцип индивидуализации 243
6.4.1. Особенности технической подготовки метателей диска в связи с изменениями у них массинерционных характеристик 246
6.4.2. Особенности техники метания диска 248
6.4.3. Обоснование методики технической подготовки метателей диска в период значительных изменений их МИХ 255
6.5. Обоснование методики использования тренировочных средств технической направленности и оценка их влияния на основное тренировочное упражнение (принцип конкордантности) 262
6.5.1. Специальные тренировочные средства технической направленности прыгунов в длину с разбега 265
6.5.2. Экспериментальное исследование упражнений технической направленности, применяемых прыгунами в длину 267
Выводы 271
Список литературы 277
- Управление процессом спортивной тренировки
- Физиологические вопросы обучения двигательным действиям
- История создания нейронных сетей
- Дополнительные характеристики
Введение к работе
Ведущее значение для теории и практики в настоящее время приобретают вопросы научного обоснования процесса совершенствования подготовки спортсменов и технология управления этим процессом с позиций теории управления и системно-структурного подхода.
Кризисная ситуация в теории и методике спортивной тренировки во многом связана с достигнутым пределом объемов и интенсивности тренировочных нагрузок в спорте высших достижений. Одним из путей преодоления этого методического тупика является совершенствование структуры тренировочного процесса в том числе и со смещением инновационных акцентов в сторону совершенствования систем технической подготовки на разных этапах многолетней тренировки атлетов олимпийского уровня с непременным учетом морфо-функциональных характеристик спортсмена и потребностей их сбалансированной структуризации.
Это предопределяет необходимость разработки наиболее совершенных методов управления процессом спортивного совершенствования за счет оптимизации структуры и содержания процесса тренировки. Существует мнение (Л.П.Матвеев, 1971, 1977, 1989; В.М.Зациорский, 1979), что исход успешной соревновательной деятельности во многом определяется тем, насколько оптимально для данного момента времени и вида спорта сбалансирован уровень основных компонентов двигательной подготовленности спортсменов. При этом целесообразно рассматривать следующие принципиально важные аспекты обеспечения тренировочного процесса: а) управление тренировочной нагрузкой (объем и интенсив- ность совершаемой работы); б) управление средствами подготовки (стратегия и тактика выбора преимущественной направленности тренировочных средств на развитие основных и специальных физических качеств, техники, тактики и т.д.) на различных этапах спортивного совершенствования (Л.П.Матвеев, 1976). Исходя из этого, определение путей рационального управления спортивной тренировкой, разработка систем специализированного педагогического контроля за уровнем и состоянием различных сторон подготовленности спортсменов, определение содержания и методов педагогического воздействия (технология выбора преимущественной направленности средств и методов подготовки и определение корректирующих воздействий в ходе тренировочного процесса), являются одной из наиболее актуальных проблем спортивной науки.
Вопросам управления процессом спортивной тренировки в различных видах спорта уделено большое внимание в специальной литературе (Л.П.Матвеев, 1970, 1977. 1982, 1991; В.М.Дьячков, 1970, 1972; В.М.ЗациорсКИЙ, 1971, 1979; В.В.Кузнецов, 1971; В. К. Бальсевич, 1974, 1978; Ю.К.Гавердовский, 1985; В.П.Филин, 1974, 1982, 1988. 1996; В.В.Кузнецов. А.А.Новиков, 1975, 1977; Ю.В.Верхошанский, 1977; В.Н.Платонов, 1982, 1983, 1986 и др.). Исследования выявили большую сложность решения вопросов совершенствования структуры организационных форм управления, выбора критериев оценки различных сторон подготовленности спортсменов. Доказано, что для эффективного управления тренировочным процессом необходимо использовать количественную информацию с качественным анализом взаимосвязей различных характеристик двигательной деятельности спортсменов (В.М.Зациорский, 1969;
А.А.Донской, 1971; В. М. Дьячков, 1972; В.Н.Платонов, 1986 и др.).
Актуальность. В биомеханике, в теориях моделирования движений одной из фундаментальных проблем является то, что в преобразовании субъективного феномена намерения и плана в объективный феномен нервно-мышечного управления движением и обучения, а в конечном счете в биомеханическое движение, остается столько же тайны, сколько в обратном преобразовании биомеханического движения путем нервно-мышечного сенсорного анализа в субъективный феномен восприятия (Р.Даукс, 1997). В свою очередь это ведет к загрублению используемых моделей, отсутствию в них функций памяти, развития и саморазвития, что является неотъемлемой стороной биологических объектов. Таким образом, биомеханика рассматривает движение как объект изучения, но не как объект обучения.
С позиций педагогической науки, которая в вопросе теории обучения и совершенствования двигательного действия опирается на теории построения и управления движениями, моделирования движений биологических объектов, не может быть полностью удовлетворена моделями, описывающими недостаточно полно объект исследования. Соответственно, это ведет к отсутствию в настоящее время теоретической основы для синтеза накопленных знаний биологической (проблемы биомеханики) и педагогической направленности (проблемы обучения). В то же время, современный уровень развития сложнотехнических видов спорта требует решения основных проблем развития теории и методов управления тренировочным процессом, разработки эффективных средств и методов всех сторон подготовки спортсменов, в том числе и технической. _ 8 _
Серьезные недостатки в технической подготовке спортсменов, медленный рост их спортивного мастерства отрицательно сказываются на пополнении наших сборных команд молодыми, перспективными в спортивном отношении спортсменами. Причинами такой ситуации, в первую очередь, следует признать отсутствие в настоящее время разработанной теоретической базы совершенствования технической подготовленности спортсменов на всех этапах многолетней подготовки. В методическом плане отсутствие теории не дает возможности обобщения колоссального эмпирического опыта ведущих тренеров.
Гипотеза. Гипотезой исследования предполагается, что процесс спортивной тренировки, направленный на совершенствование биомеханической структуры спортивного движения, можно формализовать до уровня построения саморазвивающихся моделей, что позволит определить основные методические принципы целенаправленного воздействия с целью обучения и совершенствования техники спортивных движений.
Объект. Объектом исследования является процесс технической подготовки спортсменов в сложнотехнических видах спорта. Предмет. Предметом исследования являются закономерности построения системы совершенствования спортивно-технической подготовленности спортсменов.
Цель. Цель диссертационного исследования состоит в теоретическом и экспериментальном обосновании инновационной методики совершенствования технической подготовки спортсменов-Задачи исследования предполагали разработку проблемы в рамках следующих основных направлений.
1. Выявление основных закономерностей, определяющих сие- тему управления процессом совершенствования технической подготовленности спортсменов,
Разработка моделей для имитации процесса целенаправленного совершенствования двигательного действия.
Теоретическое обоснование основных принципов технической подготовки спортсменов.
Постановка педагогических экспериментов для апробирования предлагаемых моделей. Разработка и обоснование процесса технической подготовки спортсменов на различных временных интервалах многолетнего тренировочного процесса.
Организация исследования. Экспериментальное обоснование основных положений диссертации обеспечивалось многолетними исследованиями, выполненными на кафедрах легкой атлетики, гимнастики, биомеханики и в Проблемной научно-исследовательской лаборатории РГАФК.
Методы исследования. Анализ литературных источников и документальных материалов, педагогические наблюдения и эксперименты с использованием инструментальных методик (кино-видеографии, тензодинамографии, электромиографии, хронографии), компьютерного моделирования, методы математической статистики.
Научная новизна. В диссертации теоретически обоснован и экспериментально апробирован методологический подход по совершенствованию техники выполнения спортивных упражнений, в основе которого лежит компьютерное моделирование. На базе нового подхода выявлены и описаны действия основных биомеханизмов в легкоатлетических прыжках и метаниях; с использованием нейронных сетей построены модели имитирующие процесс технической тренировки в этих видах спорта, систематизация научных данных. - ІО - моделирование и экспериментальные исследования позволили обосновать концепцию построения многолетней системы технической подготовки спортсменов, основанную на использовании наиболее эффективных методов организации тренировочного процесса на его отдельных этапах.
Теоретическая значимость. Впервые совершенствование двигательного действия разрабатывается на теоретическом уровне познания объекта исследования; основным методом исследования и формулирования обобщающих положений и выводов концепции технической подготовки является метод моделирования, при котором положения и законы педагогики, биомеханики, физиологии служат теоретической базой для формулирования принципов технической подготовки спортсменов. В результате исследования решена задача моделирования процесса перевода биомеханической системы из заданного состояния в конечное, посредством саморазвития модели.
Практическая значимость работы заключается в непосредственной прикладности основных выводов и рекомендаций, вытекающих из результатов исследований. Сформулированные в диссертации основные положения теории технической подготовки позволяют целенаправленно по новому подбирать средства, методы и методические приемы для практической работы с различными контингентами. Разработаны и внедрены методики технической подготовки спортсменов различной квалификации в различных видах спорта. Использование сформулированных рекомендаций может стать основой для разработки программ освоения сложных спортивных двигательных действий, для повышения эффективности освоения новых и коррекции ранее освоенных движений. Основные положения диссер- тации использованы при чтении курсов лекций на кафедрах легкой атлетики, биомеханики, естественных наук РГАФК.
Достоверность результатов, выводов и рекомендаций основывается на адекватности использованных методов поставленным задачам, подкреплении педагогических исследований данными, полученными с привлечением биомеханических, физиологических и математических методов, и на применении таких экспериментально обоснованных средств и приемов, которые позволили обеспечить достоверные положительные сдвиги в тех группах испытуемых, подготовка которых осуществлялась на основе предложенных методик.
Методологическая основа. Методологической основой являются труды по теории и методике спортивной тренировки - Л.П.Матвеева, В, Н,Платонова; теории и методики юношеского спорта -В.П.Филина, М. Я. На батников ой; биомеханике - Д.Д.Донского, В. М. Зациорского, Н.Г.Коренева; эволюционной биомеханики В. К. Бальсевича; теории поэтапного формирования действий и понятий - П.Я.Гальперина, Н.Ф.Талызиной; по теории нейронных сетей - Ф.Розенблатта, М. Минского, Дж.Хопфилда, Т.Кохонена; системному подходу - П.К.Анохина; теории развивающего обучения - В.В.Давыдова; теории деятельности - Л.С.Выготского, А.Н.Леонтьева, С.Л.Рубинштейна.
Положения, выносимые на защиту.
Предложенные методические основы построения технологии управления и дидактические алгоритмы ее реализации обеспечивают построение непротиворечивой системы технической подготовки спортсменов.
Возможно и целесообразно использовать компьютерное мо- делирование, как один из методов теоретического исследобания, для имитации процесса технической тренировки.
Методика моделирования процесса технической подготовки в спорте строится на основе разработки модели с использованием понятия "биомеханизм" и положений теории нейронных сетей.
Результаты исследования определяют основные закономерности системы управления процессом совершенствования технической подготовленности спортсменов и строится на разработанных методических принципах целенаправленного воздействия с целью обучения и совершенствования техники спортивных движений.
Предложенная система планирования тренировочных нагрузок технической направленности обеспечивает создание нового методического знания, реализующегося в практической деятельности педагогов и тренеров.
Управление процессом спортивной тренировки
В трудах известных отечественных педагогов А.Д.Новикова [174] и Н.Г.Озолина [176] еще в начале 50-х годов было высказано положение о том, что спортивная тренировка должна осуществляться согласно требованиям, предъявляемым к строго управляемым процессам. В последнее время проблеме управления тренировочным процессом посвящено большое количество практических и теоретических исследований. Одним из основных моментов в управлении процессом спортивной тренировки, по мнению Н.Г.Озолина [178, 179, 180], является постоянное соответствие программы тренировки с состоянием и возможностями спортсмена. Б.М.Зациорский [111] характеризует спортивную тренировку как процесс управления физическим состоянием человека с целью его стойкого улучшения, выражающегося в повышении спортивных результатов. Сложность управления в спортивной тренировке заключается в том, что нет возможности непосредственно управлять изменением спортивных результатов. Фактически тренер управляет лишь действиями (или, иначе говоря, поведением) спортсмена: он задает ему определенную программу упражнений (тренировочную нагрузку), к этому добавляется ее правильное выполнение, в частности, правильная техника выполнения движений [111].
По мнению В.М. Дьячкова [97] управление - это процесс перевода сложной динамической системы из одного состояния в другое путем воздействия на его переменные. Для этого в управляющей системе должны быть модели объекта в его данном состоянии и в том состоянии, которое нужно достигнуть, а также модель мето дов воздействия и изменения объекта под их влиянием и, наконец, должны быть средства восприятия результатов управления -рецепторная и информационная системы.
При тренировке спортсменов высшей квалификации, как отмечает В.В.Петровский [185], типичной является ситуация, когда перед учеником и тренером ставится задача достигнуть за определенное время, к точно определенному сроку (месяц, день или время) необходимого уровня спортивных результатов. Причем не любого высокого результата, а такого уровня, который обеспечил бы планируемое место на предстоящих соревнованиях, исходя из состояния спортивных достижений в конкретном виде спорта. Поэтому процесс тренировки должен отличается высокой эффективностью и точностью, т.е. быть хорошо управляемым.
По мнению В.Н.Платонова [188] эффективность управления спортивной тренировкой связана с четким количественным выражением структуры тренированности и соревновательной деятельности, характерной для конкретной дисциплины того или иного вида спорта.
Ю.Б.Верхошанский [49, 50, 52, 53] предлагает переход от аналитико-синтетического подхода к программно-целевому принципу организации тренировки. Автор, рассматривая вопросы программирования, организации и управления тренировкой высококвалифицированных спортсменов в многолетнем аспекте, указывает на то, что выбор решения при этом исходит прежде всего из познания специфических закономерностей, присущих становлению спортивного мастерства. Управление при этом выполняет, по мнению автора, функцию контроля и регулирования хода тренировочного процесса по заранее определенным критериям его эффективности и базируется на методах оценки, учета и анализа тренировочной нагрузки и моделях динамики состояния спортсмена. Технология управления ходом тренировочного процесса конкретно сводится к оценке и контролю динамики состояния спортсмена, тщательному учету выполненной нагрузки и анализу взаимосвязи между ними [53]. Это подразумевает наличие на различных этапах подготовки спортсмена необходимого выбора таких признаков, которые бы отражали состояние и изменение объекта в определенном временном интервале [37, 107, 3411.
Авторы ряда работ [128, 173, 183, 256] рассматривают процесс спортивной тренировки с позиций системного подхода. При системном подходе человек в целом выступает как сложная морфо-функциональная система, эффективное управление которой невозможно без широкой всесторонней оценки всех возможных и планируемых результатов его деятельности. В подобных случаях прибегают к методу моделирования изучаемых систем, который нашел широкое применение в современной науке. В рамках системного подхода модели рассматриваются как главный инструмент в управлении сложными системами [4, 53, 104, 122, 128 и др.].
В системе программного управления ходом тренировочного процесса в спорте тренер и объект управления (спортсмен) взаимодействуют между собой и с внешней средой посредством информации (рис.З). Управление спортсменом осуществляется при наличии у тренера следующей информации: - целевых требований к изменению морфоструктур в организме спортсмена, а как следствие - изменение достижений в определенных тестах; - критериев (уровней) технической подготовленности спортсмена, по которым отбираются варианты достижения цели.
Физиологические вопросы обучения двигательным действиям
С физиологической точки зрения, обучением называют такие изменения поведения, которые нельзя объяснить ни процессом созревания развивающегося организма, ни утомлением, ни сенсорной депривацией [249]. При обучении, в нейробиологическом плане, речь идет о таком поведении, которое представляет собой активность организма в целом и находится под контролем центральных систем [268]. Сюда не относится активность отдельных структур периферической нервной системы или отдельных участков двигательных или сенсорных путей. С обучением тесно связана память, которую можно определить как хранение и извлечение ин формации о прошлом опыте, которое можно осуществить сознательно.
Обучение и память - это функции центральных систем, уп равляющих поведением в целом. Память необходима для обучения, так как она представляет собой механизм, с помощью которого прошлый опыт накапливается и может становиться источником адаптивных изменений поведения. В соответствии с определением памяти у людей мы обычно относим к содержимому памяти ту информацию, которую можно извлечь сознательно. Во многих случаях подобные воспоминания представляют собой лишь образы прошлого и не имеют прямого отношения к обучению. Поэтому под памятью следует, видимо, понимать нечто большее, чем одни только спе-цифические механизмы, необходимые для обучения (в соответствии с тем определением, которое мы дали последнему). Процесс обучения, который, по-видимому, связан с временной памятью, отличается от состояния обученности, связанного с долговременной памятью. Изменение. Это слово означает, что должно существовать измеримое различие между поведением до какого-то вполне определенного события и после него. Это различие должно ка саться отделов нервной системы, ответственных за специфическое поведение, а не просто общего состояния организма. Сюда не относятся такие изменения, как, например, повышение метаболизма или рост; изменение не должно также быть связано с процессами развития или созревания, с утомлением, повреждением или нормальной адаптацией рецепторов и нервных волокон.
Определим понятие "техническая подготовка спортсмена" как процесс, направленный на сознательное изменение поведения спортсмена, в соответствии с задачами его спортивной деятельности. Так как решение, стоящих перед спортсменом задач, про исходит по средством выполнения определенных движений, то в данном случае говорится о процессе, связанным с практическим осуществлением произвольных двигательных действий и способами их использования, выполняемых в соответствии с задачами и правилами соревнований.
Вопросы теории технической подготовки связаны с исследованиями изменений или стабильностью выполнения так называемых моторных программ. Можно предположить, что при выполнении спортсменом определенных движений или перемещений работают некие программы действий, каждая из которых базируется на моторной программе. Программа действия - это модель того, что .произойдет с организмом в будущем, ее можно рассматривать как формирование логики, алгоритма, функциональной структуры в предстоящем двигательном действии. Такая функциональная структура опирается на прошлый опыт, записанный в памяти с вероятностью, равной единице, и на актуальное настоящее, куда входит не только изменчивая окружающая среда, но и организм с его потребностями. В результате планируется будущий поведенческий акт, в котором необходимо с той или иной вероятностью предвидеть возможные изменения в непредсказуемо изменчивой среде. Следовательно, программа действия по реализации определенной моторной программы должна строиться по крайней мере на трех основных детерминантах: - доминирующей на текущей момент мотивации; - прошлом жизненном опыте (долговременная память); - оценке текущей ситуации и удержании ее в кратковременной памяти [18]. Как полагают многие исследователи, для реализации моторных программ мозг должен уметь формировать внутреннее преде тавление об актуальном окружении (модель мира), а также иметь представление о собственном теле, его структурной организации, его сенсорных и моторных возможностях и т.п. (модель самого себя). В пользу предположения о том, что в процессах регуляции позы и движений участвует внутренняя модель тела, свидетельствуют накопленные в клинической и психологической литературе данные о так называемой схеме тела [25, 83]. Как всем известно, о положении и движениях головы, конечностях и всего тела мы обычно узнаем без помощи зрения. Даже при закрытых глазах мы знаем, вытянута или согнута у нас рука или нога, повернута голова вперед или вбок, стоим ли мы прямо. Эту информацию о положении и движениях тела и его различных частей доставляет в мозг сенсорная система. Рецепторы этой сенсорной системы находятся в мышцах и суставных сумках, а также в вестибулярном аппарате внутреннего уха. Эти рецепторы получили название проп-риоцепторов; это значит, что они информируют нас о состоянии нашего собственного тела. Не все элементы статической и кинетической информации (т.е. информации о положении и движениях тела) достигают большого мозга. Генерируемые в проприоцепторах импульсы могут активировать врожденные автоматизмы, приводящие к рефлекторной деятельности, которая регулируется не корой, а продолговатым или средним мозгом; иногда эти импульсы даже прямо проводятся к передним рогам спинного мозга. Некоторые движения, связанные с прямостоянием, совершаются автоматически. Реакции, связанные с тонким регулированием положения тела и головы, доходят до сознания с задержкой или же не доходят вовсе. Таким образом, некоторые процессы, происходящие в проп-риоцептивном анализаторе, остаются неосознанными. Та часть информации, которая осознается человеком, проходит посредством пропроцептивных импульсов по сложному пути, самовозбуждающемуся кольцевому пути, который включает сенсорные и моторные зоны коры, определенные группы нейронов в стволе мозга (анатомы назвали их базальными ганглиями), нейроны таламуса и мозжечковые структуры [1, 18]. Эту реверберационную систему, которая связана с управлением схемой тела,. неврологи называют экстрапирамидной системой. Влияние мышечного утомления, какие-либо изменения в опорно-двигательном аппарате (например, изменение весо-ростовых показателей) будут оказывать прямое влияние на работу данной системы.
Ориентация во внешнем мире, привязка к месту и времени. Для выполнения даже такого простого двигательного акта, как захватывание предмета, необходима координация между зрительным и тактильным восприятием пространства. Для этого нужно, чтобы существовал участок (или участки), где интегрировались бы эти две модальности [213]. По-видимому, важным участком, где интегрируются зрительные и тактильные восприятия, служит задняя область теменной коры. Высказано предположение, что в гиппо-кампе содержится когнитивная карта, в которой как бы отмечены места различных прошлых событий. Можно добавить, что в гиппо-кампе хранится комбинированная информация о месте и времени прошлых активных действий и о сопутствующих им эмоциях. Как ориентация, так и пространственная память, связаны с деятельностью распределенных систем, включающих множество корковых (а также подкорковых) областей [18].
История создания нейронных сетей
В качестве научного предмета искусственные нейронные сети заявили о себе в 40-е годы. Стремясь воспроизвести функции человеческого мозга, исследователи создали простые аппаратные (а позже программные) модели биологического нейрона и системы его соединений. Когда нейрофизиологи достигли более глубокого понимания нервной системы человека, эти ранние попытки стали восприниматься как весьма грубые аппроксимации. Тем не менее на этом пути были достигнуты впечатляющие результаты, стимулирующие дальнейшие исследования, приведшие к созданию более изощеренных сетей.
Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей было предпринято Маккалокком и Пиисом в 1943г. [148]. Позднее в работе [332] они исследовали сетевые парадигмы для распознавания изображений, подвергаемых сдвигам и поворотам. Простая нейронная модель, показанная на рис.5, использовалась в большой части их работы.
Элемент S умножает каждый вход х на вес w и суммирует взвешенные входы. Если сумма больше заданного порового значения, выход равен единице, в противном случае - нулю. Эта система (и множество им подобных) получили название персептронов. Они состоят из одного слоя искусственных нейронов, соединенных с помощью весовых коэффициентов с множеством входов, хотя в принципе описываются и более сложные системы. В 60-е годы пер септроны вызвали большой интерес и оптимизм. Розенблатт [212] доказал замечательную теорему об обучении персептронов. Доказательство теоремы обучения персептрона показало, что персепт-рон способен научиться всему, что он способен представлять. Важно при этом уметь различать предетавляемость и обучаемость. Понятие представляемости относится к способности персептрона (или другой сети) моделировать определенную функцию. Обучаемость же требует наличия систематической процедуры настройки весов сети для реализации этой функции. Уидроу [355] дал ряд убедительных демонстраций систем персептронного типа, и исследователи во всем мире стремились исследовать возможности этих систем. Первоначальная эйфория сменилась разочарованием, когда оказалось, что персептроны не способны обучаться решению ряда простых задач. Минский М. Л. [166] строго проанализировал эту проблему и показал, что имеются жесткие ограничения на то, что могут выполнять однослойные персептроны. и, следовательно, на то, чему они могут обучаться. Так как в то время методы обучения многослойных сетей не были известны, исследователи перешли в более многообещающие области, и исследования в области нейронных сетей пришли в упадок.
Вначале теория нейронных сетей и искусственный интеллект развивались параллельно во взаимодействии. Однако, на некотором этапе теоретики искусственного интеллекта решили, что гораздо легче "построить мозг", двигаясь сверху вниз, т.е. от программ и общих идей к "реализации" конкретных функций мозга [126]. При этом они нанесли сокрушительный удар моделированию нейронных сетей, двигавшемуся снизу вверх, т.е. от нейрона к поведению. Работы по нейронным сетям были отодвинуты на второй план из-за исследований в области искусственного интеллекта и почти совсем исчезли из поля зрения специалистов. Их продолжала вести лишь небольшая группа ученых, не прекращавших свои исследования и рассчитывающих на применение методов нейронных сетей в информатике и вычислительной технике.
В пятидесятые и шестидесятые годы группа исследователей, объединив биологические и физиологические подходы, создала первые искусственные нейронные сети. Выполненные первоначально как электронные сети, они были позднее перенесены в более гибкую среду компьютерного моделирования, сохранившуюся и в настоящее время. Теория нейронных сетей первоначально породила много радужных надежд, которые не сумели оправдаться как из-за слабости технической базы, так и по причине неразвитости самой теории. Однако, в начале 80-х, с появлением микропроцессоров и сверхбольших интегральных схем, появилась техническая возможность сделать "вторую попытку". Серия работ Дж.Хопфилда [311, 312], Т.Кохонена [317, 318, 319] и ряда других ученых создала теоретический фундамент для появления нового поколения нейронных сетей, принципиально более мощных, чем классический пер-септрон Розеблатта.
Открытие методов обучения многослойных сетей в большей степени, чем какой-либо иной фактор, повлияло на возрождение интереса и исследовательских усилий. Интерес к нейронным вычислительным сетям возобновился, эта область быстро развивается благодаря значительному числу примеров практических решений проблем реального мира. Это нашло свое отражение в появлении так называемого коннекционизма - первоначально особой школы искусственного интеллекта, взявшей на вооружение все ценное, что появилось в теории нейронных сетей и ставшей после этого ведущим направлением в теории нейрокомпьютеров и моделей конкретных нейронных структур.
Однако, поскольку ученые пока далеко не все знают о том, каким образом работают нейроны и мозг, нельзя сказать, что сети искусственных нейронов представляют собой точную аналогию сетей нейронов человеческого мозга. В то же время сети искусственных нейронов способны выполнять определенные виды функций обучения и адаптивного сопоставления образов - причем по эффективности выполнения таких функций они приближаются скорее к мозгу, чем к обычным компьютерам. Использование и настройка соответствующих искусственных нейронных сетей с целью модели рования процесса обучения движениям человека дает возможность теоретического поиска определенных закономерностей, протекающих в коре головного мозга.
Дополнительные характеристики
Данные в файле паттерна могут быть отфильтрованы посредством их представления во всплывающем окне, в котором вычисляются средние арифметические значения. Размер тренировочного сеанса может быть уменьшен благодаря определению, что каждое п-(отфильтрованное) наблюдение используется для тренировки. Также, пользователь может определить количество случаев, которые следует игнорировать в начале файла паттерна так же, как и определить предел для количества паттернов, используемых в тренировке. В дополнение к файлу паттерна с тренировочными данными пользователь может определить отдельный файл с тестовыми данными. Опция тестового файла дает возможность оценить обучающие свойства сети в результате тренировки посредством наблюдения, которое не включается в тренировочные данные. Тестовые данные пропускаются сквозь сеть и после каждой итерации для тестовых паттернов представляются средний квадратный корень ошибки (rms), / Е/М; где М - количество остатков.
Результат тренировки: входные сигналы, активация узлов и целевые значения для всех паттернов могут быть сохранены в файле для последующего использования и анализа. В некоторых ситуациях тренировочный сеанс может прерваться на решении далеком от оптимального из-за насыщения узлов, вызванного одним большим значением веса. Для решения этой проблемы применяются методы, ограничивающие значения веса. В первом методе определяются ограничения для значения веса. Во втором методе дается верхняя граница для относительного изменения веса. В обоих методах предполагается наличие запрещения, если значения одного параметра выходят за установленные пределы. Третий метод предотвращает появление больших значений веса, путем ввода штрафных санкций в виде дополнительной разницы, которая должна быть минимизирована в тренировке. Штрафная санкция вычисляется по формуле.
Использование пакета Microsoft Visio Basic 3.0 при создании пользовательского интерфейса программы ГОГОТ позволило быть ей в использовании одновременно гибкой и простой. Все параметры, определяющие структуру сети и условия ее тренировки представлены в окнах установки и хранятся в файле. Помощь в режиме on-line доступна из всех окон программы. Страницы помощи -вызываются нажатием клавиши F1. Тренировка может быть прервана в любой момент времени, тем не менее все параметры сети при этом сохраняются. Хотя пользовательский интерфейс создан и разработан для интерактивного использования, неинтерактивный резким может запускаться с помощью программы с опциональными аргументами из командной строки.
Одновременно может запускаться несколько кусков программы. Во время тренировки сеть и ее работа могут анализироваться несколькими путями. Выходные данные сети и желаемые выходные данные могут быть представлены в графическом виде, который обновляется после каждой итерации. Также в графическом виде могут быть представлены: разница между сетевыми выходами и желаемыми выходами, веса или активация внутри сетевых узлов. Сумма квадратов ошибок (SSQ), rms-ошибка и X - параметр Маркардта, определяются после каждой итерации и записываются в логическую таблицу, которая может быть проанализирована позже. В окне, показывающем динамику тренировочного процесса, rms-ошибка представлена в графическом виде относительно номера итерации. Если используется текстовый файл, rms-ошибка для текстовых паттернов также представляется в графическом виде. Графики могут быть скопированы в Clipboard (карман) в формате метафайла Windows ( .wmf). Сетевые веса, начальные состояния для входов скрытых узлов и их активации можно анализировать в сетевом окне состояний. Ниже пользовательский интерфейс иллюстрируется с помощью двух примеров.
При выборе меню установок каждый файл паттерна открывает форму для спецификации (описания) файла паттерна. Форма установки файла паттерна для приводимого примера показана на рис.9. Имя файла выделено в диалоговом окне. Если пользователь хочет изменить содержимое файла паттерна между следующими друг за другом сеансами тренировки, окно с именем файла следует проверить, чтобы убедиться в том. что файл считывается каждый раз. Имя х, fl, f2 и их расположение в колонках 1, 2 и 3 для входа и выхода переменных занесены в таблицу. Также указывается количество заголовков, т.е. строк, которые должны быть игнорированы в начале файла. Кнопка, называемая Scaling открывает форму, в которой могут быть определены факторы масштаба (рис.10). В файле паттерна значения 12 находятся в интервале от [-1,0], т.к. мы хотели использовать сигмоидальную функцию активации (1) для активации узлов выходного слоя мы определяем фактор [-1], который преобразует f2 в интервале от О до 1. Также в виде фактора масштабирования могут использоваться действительные числа. Network... открывает окно установки MLP (рис.11), что является основной формой для определения конфигурации сети и опции тренировки. В рамке для спецификации тренировки первые окошки используются для выбора предтренировочных данных из файла паттерна и тестового файла. В окне фильтра средних значений возможно изменив размера тренировочных данных. Это может быть выполнено путем указания количества строчек, которые должны быть прочитаны из файла паттерна перед началом формирования каждого нового паттерна. Следующие окошки в рамке определяют общее количество отфильтрованных паттернов, которые должны быть сформированы из данных файла паттерна. В данном примере только первые 95 паттернов используются в файле.
