Aktuálne problémy vedy a osvetlenia.

Inštalácia a nastavenie ISBN 978-5-9912-0320-3 Webová stránka: www.techbook.ru Neurónové merania, genetické algoritmy a fuzzy <...> systémov neuróny hranice ISBN 978-5-9912-0320-3 Webová stránka: www.techbook.ru Neurónové merania, genetické algoritmy a fuzzy, Genetické algoritmy<...>: Per. systémov z poschodie BBK 30.17 Adresy publikácie na internete www.techbook.ru Vedecká publikácia Rutkowska Danuta, Piliński Maciej, Rutkowski Leszek<...> MEREZHI, GENETICKÉ ALGORITHMY A FUZZY SYSTÉMY 2. vydanie, stereotypné Editor A.S. adaptívny Lineárne vyznamenania<...> sumátor so sigmoidom na výstupe. <...> sumátor so sigmoidom na výstupe. aplikujte to optimalizácia . <...>funkcie za doplnkovými programami optimalizácia . <...> sumátor so sigmoidom na výstupe. Evolver<...> sumátor so sigmoidom na výstupe. aplikujte to optimalizácia . <...>Riešenie kombinatorických problémov pomocou doplnkových programov funkcie za doplnkovým programom FlexTool. Pozrime sa na dva algoritmu algoritmu brána Pozrime sa na dva <...>Riešenie kombinatorických problémov pomocou doplnkových programov funkcie za doplnkovým programom FlexTool.širšie Pozrime sa na dva algoritmu algoritmu brána prepáčte Pozrime sa na dvaÚvod do multisférických neurónových sietí: klasické a najčastejšie používané<...> funkcie za doplnkovým programom FlexTool., A tiež výrazne švédsky Pozrime sa na dva algoritmu algoritmu, Na základe opakujúcej sa metódy najmenších štvorcov. Pozrime sa na dva <...>navchannya tsikh merezh: platby a opakujúce sa Takže v akom rozdelení budeme diskutovať na prvom mieste funkcie za doplnkovým programom FlexTool., A tiež výrazne švédsky Pozrime sa na dva algoritmu algoritmu, Na základe opakujúcej sa metódy najmenších štvorcov. Pozrime sa na dva základné prvky<...>multisférické neurónové siete - perceptrón a systémy typu Adaline (s lineárnym a nelineárnym výstupom), po ktorých sú významné dva<...>

metóda najmenších štvorcov.

Nadroviny perceptrónu 23 Neural_networks, _genetic_algorithms_and_fuzzy_systems.pdf D. Rutkovska M. Pіlinskiy L. Rutkovskiy Neurónové miery, genetické algoritmy a fuzzy systémy

Horúca linka

Strana 1

Neural_networks, _genetic_algorithms_and_fuzzy_systems_ (1).pdf

MDT 681.322 BBK 30.17 P90 Rutkovska D., Pilinskiy M., Rutkovsky L. P90 Neurónové miery, genetické algoritmy a fuzzy systémy: Trans.

z poschodie

Zmist Peredmova. .

ja D. Rudinský.

6 Zmіst 3.9. .

- 2. vydanie, Stereotyp.

Zm_st 7 4.11.1. .

- M.: Horúca linka - Telekom, 2013. - 384 s.: chor.

8 Zmіst 5.2. .

ISBN 978-5-9912-0320-3.

Peredmova Dvadsiate storočie sa skončilo v znamení revolúcie v oblasti spracovania informácií. Táto metóda vzťahu k hodnotiacim funkciám príslušnosti prvkov k násobeniu pomocou fuzzy logických operátorov.

Kniha je venovaná výžive „intelektuálnych výpočtov“.

10 Pokročilé modely nám tiež umožňujú opísať systém skladania z hľadiska premenných, ktorých hodnoty sú určené na intuitívnej úrovni. Čo je výsledkom paradigmy modelovania, kontroly, rozhodovania atď. vedúce k formovaniu jazykových argumentov logických funkcií. Takéto funkcie, ktoré opisujú skutočné objekty, môžu byť objasnené v procese získavania zrejmých údajov. Iný prístup spočíva vo formulácii pravidiel na usmerňovanie procesu učenia. To naznačuje vzájomné prenikanie a komplementaritu neurónových modelov a systémov, ktoré sú založené na fuzzy logike. množstvo aplikačných softvérových balíkov.

Tematicky kniha súvisí s vedeckými aspektmi Celopoľskej konferencie o meraní neurónov a ich rozšíreniach, ktorú v rokoch 1994 a 1996 zorganizoval profesor L. Rutkowski a Poľská asociácia meraní neurónov.

Táto publikácia pod vedením profesora L. Rutkivského je mimoriadne aktuálna, hodnotná a jedinečná.

Vaughn zaplní veľkú medzeru na poľskom trhu vedy a techniky. Kniha bude užitočná najmä pre inžinierov rôznych odborov, ekonómov, fyzikov, matematikov a informatikov, ako aj študentov strana 10

Peredmova 11 tsich a súvisiace oblasti vedomostí.

Stopa pozdravov autorom s veľkými úspechmi tohto zdanlivo úžasného vedeckého diela.

Táto kniha je určená nielen na zvýšenie uznania ich zásluh, ale aj na získanie nových radov nadšencov tejto smädnej vednej disciplíny. Lipen 1996 r Jacek Jurada člen IEEE. University of Louisville, USA

Na dosiahnutie najlepších výsledkov sa dlhodobo úspešne používa aparát fuzzy multiplikátorov a fuzzy logiky, pri ktorom sú výstupné dáta nespoľahlivé a zle formalizované.

Silné stránky

takýto prístup.

Popis mysle a spôsob riešenia môjho problému, blízky prirodzenému;

Univerzálnosť: podobne ako veta FAT (Fuzzy Approximation Theorem), ktorú vyvinul B. Kosko v roku 1993, každý matematický systém môže byť aproximovaný systémom založeným na fuzzy logike;

Fuzzy neurónová sieť je formálne identická so štruktúrou viacguľovej neurónovej siete s vývojom, napríklad algoritmom rozšírenia brány, ale umiestnenie guľôčok v nej naznačuje fázy fungovania fuzzy systému:

Prvá guľa neurónov využíva fuzzifikačnú funkciu založenú na vstupných afiliačných funkciách;

Druhá guľa predstavuje zbierku nejasných pravidiel;

Tretia gulička má funkciu defuzzifikácie.

Koža týchto loptičiek je charakterizovaná súborom parametrov (funkcie pripojenia, vágne globálne pravidlá, aktivačné funkcie, typy spojení), ktorých nastavenie sa vykonáva v podstate rovnakým spôsobom ako pri základných neurálnych meraniach.

pozri nižšie teoretické aspekty Vytvorenie takýchto mier, ako aj samotný aparát fuzzy logiky a sila fuzzy neurónových mier, budú určite v bezvýznamnosti riešené.

Okrem toho sa v tejto časti venuje veľká pozornosť úvahám o genetických algoritmoch, pretože fuzzy neurónové miery patria do triedy hybridných systémov.

Najväčší dopyt je po genetických algoritmoch, ktoré sa majú použiť v procese vývoja neurálnych meraní, vrátane fuzzy, na nájdenie optimálnej štruktúry a súboru faktorov pacienta.

PID regulátory, ako je opísané vyššie, vykazujú slabé ukazovatele výkonu pri riadení nelineárnych a skladacích systémov, ako aj pri nedostatočných informáciách o riadiacom objekte.

Charakteristiky regulátorov možno v niektorých prípadoch kombinovať s inými metódami fuzzy logiky, neurónovými meraniami a genetickými algoritmami.

Prepracované metódy sú za hranicou nazývanou „soft-computing“, pričom sa zdôrazňuje ich rozdiel od „hard-computingu“, ktorým je schopnosť pracovať s nekonzistentnými a nepresnými údajmi.

Stanovené pravidlá sú často zapísané v kompaktnejšej tabuľkovej forme (obr. 5.91).

Pomocou nasledujúcich pravidiel je možné odstrániť hodnotu premennej na výstupe fuzzy regulátora.

Malý

5,91. Prezentácia fuzzy pravidiel v tabuľkovej forme Operácia „AND“ v pravidlách (5.118) demonštruje zreťazenie multiplicít a výsledok stagnácie všetkých pravidiel demonštruje fungovanie kombinovania multiplicít [Rutkovska].

Doplnková funkcia pre zosieťovanie dvoch multiplikátorov, napríklad i (oddel. pravidlo 1) je známa ako [Rutkovska]

Je možné špecifikovať funkcie príslušenstva, odoberania počas prenosu alebo kombinované multiplikácie

rôznymi spôsobmi

, V súlade so zmyslom danej úlohy.

V tomto zmysle je fuzzy aj samotná teória fuzzy multiplicít.

Na vyvolanie fuzzy regulátorov použite parametre P, I, PI a PD na výber zákonov regulácie P, I, PID + D a PID [Mann].

V rozsahu vstupných signálov pre fuzzy zobrazovací systém je zahrnutý signál signálu, nárast signálu, druhá mocnina signálu a integrál signálu [Mann].

Implementácia fuzzy PID regulátora vyvoláva problémy, ktoré zahŕňajú triviálnu tabuľku pravidiel pozostávajúcu až z troch skladov v PID regulátore, ktorá je extrémne náročná na vyplnenie, čo koroduje expertov na typy.

Veľké množstvo štruktúr fuzzy regulátorov podobných PID možno nájsť v článku [Mann].

Zostávajúce nastavenie fuzzy regulátora alebo nastavenie, blízke optimálnemu, stále chýbajú dôležité úlohy.

Na tento účel sa používajú počiatočné algoritmy style = "color: red"> a metódy genetického vyhľadávania na získanie veľkých výpočtových zdrojov a času.

Vyhľadávanie parametrov regulátora sa upravuje pomocou optimalizačných metód.

Na tento účel sa cieľová funkcia zvolí ako integrál súčtu druhých mocnín prispôsobenia nastavenia a času inštalácie.

V kritériu minimalizácie sa pripočítava rýchlosť nárastu výstupného premenného objektu.

Ak chcete nájsť parametre (parametre, ktoré je potrebné poznať), vyberte pozície maxím funkcie príslušnosti (oddiel Obr. 5.90) ​​​​a škálové koeficienty na vstupe a výstupe fuzzy bloku.

Pred optimalizačnou úlohou je pridaný rozsah zmien pozície členskej funkcie.

Optimalizáciu funkcie kritéria je možné dosiahnuť napríklad pomocou genetických algoritmov.

Treba poznamenať, že v prípadoch, keď je dostatok informácií na zostavenie presného matematického modelu objektu, tradičný regulátor bude vždy kratší ako fuzzy regulátor, keďže pri syntéze fuzzy regulátora sú výstupné dáta úlohy bližšie. 5.7.2. Kusové neurónové siete Neurónové opatrenia, ako je fuzzy logika, sa v PID regulátoroch používajú dvoma spôsobmi: na vyvolanie samotného regulátora a na vyvolanie bloku nastavenia jeho koeficientov. Neurónová sieť môže „začať“, čo vám umožňuje použiť dôkazy experta na spustenie neurónovej siete na úpravu koeficientov regulátora PID. Regulátor s neurónovou sieťou, podobne ako regulátor s tabuľkovým ovládaním (odd. sekcia "Tabuľkové ovládanie"), je rozdelený na špeciálne konfiguračné metódy ("mastery"), rozdelené pre neurónové siete a metódy interpolácie dát. V prípade fuzzy regulátora sa vyžaduje, aby odborník formuloval pravidlá úpravy v lingvistických premenných s vikoristickou neurálnou mierou, odborník nepotrebuje formulovať pravidlá - je potrebné niekoľkokrát upraviť regulátor sám; proces „iniciácie“ neurónovej siete.), De je aktívny parameter.

Neurónová sieť (obr. 5.93) pozostáva zo série vzájomne prepojených neurónov, počet spojení môže byť v tisícoch.

Kvôli nelinearite aktivačnej funkcie a veľkému počtu parametrov, ktorými sú koeficienty (v robotovi [Kato] je 35 neurónov vo vstupnej guli a 25 vo výstupnej guli, čo má za následok, že existuje 1850 koeficientov) neurónový obvod dokáže zachytiť nelineárne zobrazenie viacerých vstupných signálov na rovnaké výstupné signály.

Typická štruktúra automatického riadiaceho systému s PID regulátorom a neurónovou sieťou v bloku autoladenia je na obr.

5,94 [Kawafuku, Kato].

Neurónová sieť v tejto štruktúre zohráva úlohu funkčného meniča, ktorý pre kožnú sadu signálov rozvibruje koeficienty PID regulátora (metóda reverznej expanzie) [Terekhov].

Minimálne sa používajú aj iné metódy, vrátane genetických algoritmov, metódy modelovania pádu a metódy najmenších štvorcov.

Zdá sa, že prebieha proces iniciácie neurónovej siete (obr. 5.95).

Odborníci poskytujú možnosť nastavenia parametrov regulátora v uzavretom automatickom riadiacom systéme s rôznymi vstupmi.

Predpokladá sa, že odborník dokáže pracovať s dostatočným výkonom pre prax.

Časovo-hodinové diagramy (oscilogramy) zmien, zachytené v systéme upravenom odborníkom, sa zaznamenávajú do archívov a následne sa privádzajú do neurónového merania pripojeného k PID regulátoru (obr. 5.95

Malý

5,95.

Schéma spustenia neurónovej siete v bloku automatického ladenia

Výstupná populácia chromozómov sa generuje postupne.

Zoradenie chromozómov sa hodnotí podľa inej cieľovej funkcie v kódovanom zobrazení.

Ďalej sú chromozómy s krátkou konzistenciou zostavené do skupiny, v ktorej dochádza ku genetickým operáciám kríženia alebo mutácie.

Usporiadanie vám umožňuje vybrať dve sľubné lokality.

,

Operátor mutácie robí zmeny v chromozómoch.

V prípade dvojitého kódovania dochádza k mutácii pri zmene dvojitého bitu v dvojitom slove.