Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Круглов В.В. |
| Что такое Форекс - Нейронные сети, нейросети |
| 16.11.11 16:53 |
|
Название: Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Автор: Круглов В.В. 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; 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, акти- вационных функций, весами связей), настройка которых производится, в сущности, так же, как для обычных нейронных сетей. В книге рассмотрены теоретические аспекты составляющих подобных 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. Скачать Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Круглов В.В. - depositfiles Скачать Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Круглов В.В. - letitbit Теги: Круглов :: искусственные нейронные сети Предыдущие статьи:
|
Добавить комментарий
Запрещены: спам в комментариях, ругань, нецензурные слова, тексты привлекающие к насилию, расизму и т.д.