Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 636046)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии  / №1 2012

О ПРОБЛЕМЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НЕКОТОРЫХ ТРЕБОВАНИЙ К БАЗЕ ЗНАНИЙ В НЕЧЕТКИХ СИСТЕМАХ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторЛеденева
АвторыМоисеев С.А.
Страниц8
ID520065
АннотацияВ статье рассматриваются различные требования к лингвистическим шкалам, которые повышают уровень интерпретируемости нечетких моделей. Предложен алгоритм, позволяющий обеспечить большинство из этих требований
УДК517.11
Леденева, Т.М. О ПРОБЛЕМЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НЕКОТОРЫХ ТРЕБОВАНИЙ К БАЗЕ ЗНАНИЙ В НЕЧЕТКИХ СИСТЕМАХ / Т.М. Леденева, С.А. Моисеев // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2012 .— №1 .— С. 148-155 .— URL: https://rucont.ru/efd/520065 (дата обращения: 16.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

УДК 517.11 О ПРОБЛЕМЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НЕКОТОРЫХ ТРЕБОВАНИЙ К БАЗЕ ЗНАНИЙ В НЕЧЕТКИХ СИСТЕМАХ Т. М. <...> В статье рассматриваются различные требования к лингвистическим шкалам, которые повышают уровень интерпретируемости нечетких моделей. <...> In this article different requirements to linguistic scales are presented, which can improve interpretability degree of fuzzy linguistic models. <...> ВВЕДЕНИЕ Одной из важнейших задач, решаемых на этапе проектирования нечеткой системы, является задача формирования базы знаний, в рамках которой формируются лингвистические шкалы для входных и выходных переменных, а также нечеткие продукционные правила, которые на качественном уровне описывают зависимость выходной переменной от входных. <...> По сути, НС решает задачу лингвистической аппроксимации, повышение качества которой, по мнению ряда исследователей (Piegat [1], Kahlert [2], Driankov [3]), невозможно без обеспечения совокупности требований к базе знаний. <...> В данной статье представлены некоторые критерии для оценки формируемых лингвистических шкал и процедуры обеспечения заданных уровней этих критериев с применением техники двойной кластеризации. <...> Апробация рассматриваемых подходов проводится для нечеткого классификатора, при этом в качестве тестовых данных используются известные тестовые наборы данных ирисов Фишера. <...> Под структурной оптимизацией подразумевается определение такой размерности базы © Леденева Т. М., Моисеев С. А., 2012 правил и таких лингвистических шкал переменных, которые обеспечивают минимум среднеквадратической ошибки аппроксимации. <...> Параметрическая оптимизация заключается в определении параметров функций принадлежности термов лингвистических шкал, также минимизирующих ошибку аппроксимации (для решения данной задачи используются нейросетевые подходы, а также генетические алгоритмы). <...> В рамках нечеткого моделирования сложных систем выделяют некоторые свойства, которые дают представление о качестве формируемых нечетких моделей [4]. <...> Точность относится к способности нечеткой <...>