Извлечение знаний из экспериментальных данных

Необходимым условием идентификации нелинейного объекта на основе нечеткой логики является наличие правил ЕСЛИ-ТО, связывающих лингвистические оценки входных и выходных переменных. Ранее нами предполагалось, что правила ЕСЛИ-ТО генерируются экспертом, хорошо знающим объект. А что делать, если такой эксперт отсутствует? В этом случае возникает интерес к генерации правил ЕСЛИ-ТО, т.е. нечеткой базы знаний из доступных экспериментальных данных.

Преобразование экспериментальной информации в нечеткие базы знаний может оказаться полезным методом обработки данных в медицине, банковском деле, менеджменте и других областях, где лица, принимающие решения, вместо строгих количественных соотношений предпочитают пользоваться прозрачными и легкими для интерпретации словесными правилами. При этом критерием качества извлеченных закономерностей является близость результатов лингвистической аппроксимации и соответствующих экспериментальных данных.

Постановка задачи

Рассмотрим объект вида

(5.40)

с входами и одним выходом, для которого известны:

· интервал изменения входов и выхода:

, , ,

· классы решений в случае дискретного выхода:

· обучающая выборка в виде пар экспериментальных данных <входы-выход>:

- для объектов с непрерывным выходом,

- для объектов с дискретным выходом,

где - входной вектор в -ой паре, .

Требуется синтезировать знания об объекте (5.40) в виде системы нечетких логических высказываний:

ЕСЛИ И И... И (с весом )

ИЛИ И И... И (с весом )...

... ИЛИ И И... И (с весом ),

ТО , для всех , (5.41)

где - лингвистический терм, которым оценивается переменная в строчке с номером ,

- количество строчек конъюнкций, соответствующих классу , ,

- число в диапазоне , которое характеризует вес высказывания с номером .

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: