Открой свой мир программирования и    
цифровых технологий

Notice: Use of undefined constant banner - assumed 'banner' in /home/httpd/vhosts/digitland.ru/httpdocs/templates/digitland/index.php on line 50
Главная arrow Автоматизация, моделирование arrow Интеллектуальные системы arrow Нечеткая логика и искусственные нейронные сети

Notice: Constant _AKOCOMMENT_WRITEPOLICY already defined in /home/httpd/vhosts/digitland.ru/httpdocs/components/com_akocomment/languages/russian.php on line 126

Notice: Constant _AKOCOMMENT_REGISTERED already defined in /home/httpd/vhosts/digitland.ru/httpdocs/components/com_akocomment/languages/russian.php on line 186

Notice: Constant _AKOCOMMENT_REPORT already defined in /home/httpd/vhosts/digitland.ru/httpdocs/components/com_akocomment/languages/russian.php on line 188

Notice: Constant _AKOCOMMENT_HITS_VIEWS already defined in /home/httpd/vhosts/digitland.ru/httpdocs/components/com_akocomment/languages/russian.php on line 190

Notice: Constant _AKOCOMMENT_ADDFAVOURED already defined in /home/httpd/vhosts/digitland.ru/httpdocs/components/com_akocomment/languages/russian.php on line 192
Нечеткая логика и искусственные нейронные сети Печать E-mail
Автор nata   
23.12.2008 г.
p> 

Нечеткая логика и искусственные нейронные сети

название: Нечеткая логика и искусственные нейронные сети
авторы: В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голупов
размер: 1,4 Mb
 тип файла djvu

 

 

 

 

 


 

   



В книге рассмотрены теоретические аспекты составляющих искусственных нейронных сетей, именно, аппарат нечеткой логики, основы теории искусственных нейронных сетей и собственно гибридных сетей применительно к задачам управления и принятия решений в условиях неопределенности. Особое внимание уделено программной реализации моделей указанных подходов инструментальными средствами математической системы MATLAB 5.2/5.3.



Как известно, аппарат нечетких множеств и нечеткой логики уже давно (более 10 лет) с успехом применяется для решения задач, в которых исходные данные являются ненадежными и слабо формализованными. Сильные стороны такого подхода:

  • описание условий и метода решения задачи на языке, близком к естественному;
  • универсальность: согласно знаменитой теореме FAT (Fuzzy Approximation Theorem), доказанной Б.Коско (B.Kosko) в 1993 г., любая математическая система может быть аппроксимирована системой, основанной на нечеткой логике;
  • эффективность (связана с универсальностью), поясняемая рядом теорем, аналогичных теоремам о полноте для искусственных нейронных сетей, например, теоремой вида: для каждой вещественной непрерывной функции д, заданной на компакте U и для произвольного е > 0 существует нечеткая экспертная система, формирующая выходную функцию /(х) такую, что sup ||д(х) — /(х)|| sj е, где || • || — символ принятого расстояния между функциями.

Вместе с тем для нечетких экспертных и управляющих систем характерны и определенные недостатки:

  1. исходный набор постулируемых нечетких правил формулируется экспертом-человеком и может оказаться неполным или противоречивым;
  2. вид и параметры функций принадлежности, описывающих входные и выходные переменные системы, выбираются субъективно и могут оказаться не вполне отражающими реальную действительность.

Для устранения, по крайней мере, частично, указанных недостатков рядом авторов было предложено выполнять нечеткие экспертные и управляющие системы адаптивными — корректируя, по мере работы системы, и правила и параметры функций принадлежности. Среди нескольких вариантов такой адаптации одним из самых удачных, по-видимому, является метод так называемых гибридных нейронных сетей.

Гибридная нейронная сеть формально по структуре идентична многослойной нейронной сети с обучением, например, по алгоритму обратного распространения ошибки, но скрытые слои в ней соответствуют этапам функционирования нечеткой системы. Так:

  • 1-й слой нейронов выполняет функцию введения нечеткости на основе заданных функций принадлежности входов;
  • 2-й слой отображает совокупность нечетких правил;
  • 3-й слой выполняет функцию приведения к четкости.
Каждый из этих слоев характеризуется набором параметров (параметрами функций принадлежности, нечетких решающих правил, активационных функций, весами связей), настройка которых производится, в сущности, так же, как для обычных нейронных сетей.



Скачать книгу Нечеткая логика и искусственные нейронные сети


Просмотров: 1260

Ваш коментарий будет первым

Добавить коментарий
Имя:
Коментарий:



 
« Пред.
Скачать книги по программированию