ТОР 5 статей:
Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия
Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века
Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка
Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы
КАТЕГОРИИ:
- Археология
- Архитектура
- Астрономия
- Аудит
- Биология
- Ботаника
- Бухгалтерский учёт
- Войное дело
- Генетика
- География
- Геология
- Дизайн
- Искусство
- История
- Кино
- Кулинария
- Культура
- Литература
- Математика
- Медицина
- Металлургия
- Мифология
- Музыка
- Психология
- Религия
- Спорт
- Строительство
- Техника
- Транспорт
- Туризм
- Усадьба
- Физика
- Фотография
- Химия
- Экология
- Электричество
- Электроника
- Энергетика
ГЕНЕТИЧЕСКАЯ НАСТРОЙКА ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Эта глава содержит модели и алгоритмы настройки нечетких баз знаний с применением генетических алгоритмов оптимизации. Настройке подлежат формы функций принадлежности и веса правил. Рассматриваются задачи настройки для параметрического и 
-уровневого представления функций принадлежности. Глава написана по материалам работ [<32,67,71-73].
Задачи оптимальной настройки
Веса правил
Уверенность эксперта в каждом правиле ЕСЛИ-ТО, входящем в нечеткую базу знаний (3.10), может быть различной. Для отражения значимости правил в работах [32,67] введены их веса.
Определение 5.1. Весом правила называется число в интервале [0,1], которое характеризует субъективную меру уверенности эксперта в этом правиле.
С учетом весов правил нечеткая база знаний (3.10) о неизвестной зависимости 
примет следующий вид:
ЕСЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
)
ИЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
)
ИЛИ ...
ИЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
),
ТО 
, ИНАЧЕ
ЕСЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
)
ИЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
)
ИЛИ ...
ИЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
),
ТО 
, ИНАЧЕ ...
ЕСЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
)
ИЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
)
ИЛИ ...
ИЛИ 
И 
И ... И 
(с весом 
),
ТО 
, (5.1)
где 
- класс решения, в который попадает значение выходной переменной, 
;
- лингвистическая оценка входной переменной 
в 
-й строке 
-ой дизъюнкции, выбираемая из соответствующего терм-множества 
, , 
;
- количество правил, определяющих значение выходной переменной 
;
- вес правила.
Модифицированной нечеткой базе знаний (5.1) будет соответствовать следующая система нечетких логических уравнений:
, (5.2)
Учитывая то, что операциям 
и 
в теории нечетких множеств соответствуют операции min и max из (5.2) получим:
, (5.3)
После введения весов правил, в алгоритмах аппроксимации нелинейных объектов, изложенных в главе 3, меняются лишь соотношения для расчета выходных функций принадлежности.
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: