Настройки модели с дискретным выходом

При настройке нечеткой модели будем пользоваться соотношением (5.3), в котором исходные функции принадлежности представлены моделью (5.30). Для упрощения ограничимся случаем, когда веса правил не настраиваются. Тогда общий вид нечеткой модели представляется следующим образом:

, (5.31)

где - вектор входных переменных;

- вектор, в который сведены коды (5.28) функций принадлежности всех термов, используемых в нечеткой базе знаний (5.1). Этот вектор выглядит так:

где - нижняя (верхняя) граница -уровня для -го терма оценки переменной , , , ,

- число рассматриваемых -уровней,

- число термов оценки входной переменной .

- оператор связи входы-выход, соответствующий применению соотношений (5.3) и (5.30).

Пусть обучающая выборка задана в виде пар экспериментальных данных (5.9). Для нахождения вектора (5.32), который минимизирует отклонение теории (5.31) от эксперимента (5.9), воспользуемся методом наименьших квадратов. Тогда задача оптимальной настройки нечеткой модели может быть сформулирована следующим образом: найти вектор , удовлетворяющий ограничениям (5.27), который обеспечивает минимальное отклонение между желаемым и модельным векторами выходных функций принадлежности, т.е.:

(5.33)

где - желаемый вектор функций принадлежности для -й эксперимен-таль-ной точки, определяемый соотношением (5.8).

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: