На практике при автономной работе НС не могут обеспечивать готовые решения. Их необходимо интегрировать в сложные системы. В частности, комплексную задачу можно разбить на последовательность относительно простых, часть из которых может решаться нейронными сетями (рис. 1.5).
Перечислим, какие преимущества (некоторые) дает использование нейронных сетей в составе сложных СОД.
1. Обобщение.
2. Нелинейность.
3. Адаптивность.
4. Отказоустойчивость.
5. Масштабируемость.
6. Единообразие анализа и проектирования.
Место нейросетевой технологии среди других методов обработки данных показано на рис. 1.6.
В настоящее время нейронные сети применяются для решения многих неформализуемых или трудно формализуемых задач:
· распознавания и синтеза речи;
· распознавания аэрокосмических изображений;
· прогнозирования котировки ценных бумаг и курса валют;
· предупреждения мошенничества с кредитными карточками;
· оценки стоимости недвижимости;
· оценки финансового состояния предприятий и риска невозврата кредитов;
· обработки радиолокационных сигналов;
· контроля движения на скоростных автомагистралях и железных дорогах;
· диагностики в медицине;
· добычи знаний из больших объемов данных в бизнесе, финансах и научных исследованиях.