Критерии качества идентификации

Объект с непрерывным выходом. Пусть - нечеткая модель объекта после настройки, которая получена с помощью обучающей выборки объема . Для оценки качества нечеткой модели введем такой критерий:

(5.11)

где и - модельный и экспериментальный выходы в точке , соответственно, - множество -ок типа , - мощность множества .

Введенный критерий (5.11) имеет смысл среднеквадратического отклонения теоретического и экспериментального выходов объекта на один элемент входного пространства. Зависимость этого критерия от объема обучающей выборки характеризует динамику обучения нечеткой модели.

Объект с дискретным выходом. Пусть - общее число ситуаций (образов) используемых для тестирования нечеткой модели. Для оценки качества нечеткого логического вывода в случае объекта с дискретным выходом необходимо распределить ситуаций согласно дереву, показанному на рис. 5.1.

На этом дереве обозначено:

- число ситуаций, требующих решения , т.е.

,

- число ситуаций, в которых требовалось решение , но моделью принято решение , т.е.

, .

Согласно рис. 5.1, качество нечеткого логического вывода можно оценить следующим образом:

, , , (5.12)

где - вероятность правильного принятия решения ,

- вероятность принятия решения , при условии объективной необходимости выбора решения ,

- осредненная вероятность принятия правильного решения.

Путем наблюдения за изменением вероятностей (5.12) от объема экспериментальных данных можно прослеживать динамику обучения нечеткой модели.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: