Головна Інформатика
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ: НЕЧІТКІ СИСТЕМИ І МЕРЕЖІ
|
|
|||||
АРХІТЕКТУРА NNFLC (NEURONS NETWORK FUZZY LOGIC CONTROLLER)NNFLC - нечіткий контролер на основі нейронної мережі. Структура NNFLC приведена на рис. 26. Особливість структури NNFLC - це різна функціональність шарів. Опишемо коротко функції шарів. ![]() Шар 2. у 1 - min Гу, * Шар 2 моделює І-умови правил. Шар 3. У ^ = тахГу [ 2 ..., у ^ 1 - функція робочого режиму, яка представляє собою АБО-комбінацію правил з однаковими термами в консеквснтах. У режимі навчання шар налаштовує пара метри функцій приналежності вихідних змінних. ![]() Мал. 26 - Структура мережі NNFLC Шар 4. У робочому режимі нейрони виконують дефаззіфіка- цію, а в режимі навчання це додатковий вхід, який виконує нормалізацію: ![]() Навчання нейронної мережі складної архітектури (з різними функціональними шарами) зазвичай відбувається багатоетапне, причому на кожному етапі використовуються різні алгоритми навчання: нредобученіе (offline), оперативне (online), без учителя, з учителем. Структура нечіткої нейронної мережі NNFLC инициализируется за принципом формування повної матриці правил. Якщо х, - вхідні змінні, Т (л ' ( ) - кількість нечітких м <ток (розбиття) х ,, то вихідне кількість правил: Т = J "[r (.v f ) - кількість нечітких ме Загальна схема навчання нечіткої НЕ NNFLC містить наступні етапи:
Далі наведемо змістовні характеристики етапів навчання. Налаштування параметрів функцій приналежності включає в себе навчання центрів з, і ширини <т, для функції приналежності, представленої функцією форми: ![]() Алгоритм переможця виявляє ![]() де i} (t) - монотонно спадною рівень навчання. Налаштування ширини ег здійснюється евристичний, наприклад по прин- , Я - пара- ципу «першого найближчого сусіда»: сг = мстр перекриття. Знайти матрицю ваг иг, яка оцінює якість зв'язків лівої і правої частин правил можна на основі алгоритму переможця ![]() Комбінування правил часто доцільно виконати за участю експерта. Остаточне налаштування функцій приналежності виконується за допомогою алгоритму зворотного распро- странения помилки для функції помилки е. -d k . Цепоч ка правил поширює помилку до шару 1 зі зворотним роутін- гом. Таким чином, можна зробити висновок про те, що архітектура NNFLC може бути проінтерпретувати як система нечіткого виведення Такагі-Сугено. |
<< | ЗМІСТ | >> |
---|