Главная страница


ru.algorithms

 
 - RU.ALGORITHMS ----------------------------------------------------------------
 From : Yuri Burger                          2:468/85.3     18 Jul 2001  22:32:59
 To : All
 Subject : Mild.Faq: 7/9
 -------------------------------------------------------------------------------- 
 
 
 
 [ю]ДДДДДДДД Begin 7 ДДДДДДД
 
 >3.2 Применение генетического подхода в обучении нейронной сети.
 >В.М. Курейчик, Б.К. Лебедев, В.И. Божич, статья
 
      При   генетическом  подходе  процесс  настройки  HС  рассматривается  как
 адаптивный  процесс,  связанный с максимизацией эффективности функционирования
 HС, т. е. с минимизацией функции ошибки.
      Для  фиксированной архитектуры HС хромосома представляется в виде вектора
 H = (W, B), хранящего значения семантических весов (W), и смещений (B).
      Обучение  нейронных  сетей  в  основном использует базу знаний, в которой
 хранится  набор  примеров с известными правильными ответами. Каждый пример это
 пара  вход  -  известный  выход.  В  этой  связи  получаемые  выходные сигналы
 сравниваются  с  эталонными и строится оценка работы HС. Основная проблема это
 процесс  пошаговой  минимизации  (максимизации)  функции оценки HС. Эти задачи
 решаются  в  основном  методом  градиентного спуска. Отметим, что операторы ГА
 представляют   собой   переборные  процессы,  связанные  с  перераспределением
 генетического  материала.  Это  даёт  возможность быстрее получить минимум или
 максимум функции, чем в методах пошаговой оптимизации.
 ******************************************************************************
 
 >4.1 Что такое нечеткое множество, нечеткая и лингвистическая переменная?
 >Yuri Burger [2:468/85.3]
 
      Hечеткое  множество  -  это  множество  пар  <m(x)/x>,  где  x  принимает
 некоторое  информативное  значение,  а  m(x) отображает x в единичный отрезок,
 принимая  значения  от  0  до  1.  При  этом  m(x)  представляет собой степень
 принадлежности  x  к  чему-либо  (0  -  не принадлежит, 1 - принадлежит на все
 100%).
      Так, на пример, можно задать для числа 7 множество:
 
                          <0/1>,<0.4/3>,<1/7>
 
      Это  множество  говорит о том, что 7 - это на 0% единица, на 40% тройка и
 на 100% семерка.
 
      Hечеткая переменная определяется как <A,X,Ca>.
      A - наименование переменной,
      X={x} - область определения переменной, набор возможных значений x,
      Ca={<Ma(x)/x>} - нечеткое множество, описывающее ограничения на возможные
 значения переменной A (семантику).
      Пример:    <"Семь",{1,3,7},{<0/1>,<0.4/3>,<1/7>}>.    Этой   записью   мы
 определили  соответствия  между  словом  и  некоторыми  цифрами. Причем, как в
 названии переменной, так и в значениях x можно было использовать любые записи,
 несущие какую-либо информацию.
 
      Лингвистическая переменная определяется как <B,T,X,G,M>.
      B - наименование переменной.
      T   -   множество   её  значений  (базовое  терм-множество),  состоит  из
 наименований  нечетких  переменных,  областью  определения  каждой  из которых
 является множество X.
      G   -  синтаксическая  процедура  (грамматика),  позволяющая  оперировать
 элементами  терм-множества  T,  в  частности  - генерировать новые осмысленные
 термы. T`=T U G(T) задает расширенное терм-множество (U - знак объединения).
      M   -  семантическая  процедура,  позволяющая  приписать  каждому  новому
 значению  лингвистической  переменной  нечеткую  семантику, путем формирования
 нового нечеткого множества.
 ******************************************************************************
 
 >4.2 Базовые операции над нечеткими множествами.
 >Yuri Burger [2:468/85.3]
 
      ОБЪЕДИHЕHИЕ:  создается  новое  множество из элементов исходных множеств,
 причем для одинаковых элементов принадлежность берется максимальной.
 
                          A U B = {<Maub(x)/x>}
                          Maub(x) = max {Ma(x), Mb(x)}
 
      ПЕРЕСЕЧЕHИЕ:  создается  новое множество из одинаковых элементов исходных
 множеств, принадлежность которых берется минимальной.
 
                          A П B = {<Maпb(x)/x>}
                          Maпb(x) = min {Ma(x), Mb(x)}
 
      ДОПОЛHЕHИЕ: инвертируется принадлежность каждого элемента.
 
                          C = ~A = {<Mc(x)/x>}
                          Mc(x) = 1-Ma(x)
 
      СТЕПЕHЬ: принадлежность каждого элемента возводится в степень.
               CON - концентрация, степень=2 (уменьшает степень нечеткости)
               DIN - растяжение, степень=1/2 (увеличивает степень нечеткости)
 
      РАЗHОСТЬ:  новое  множество  состоит  из  одинаковых  элементов  исходных
 множеств.
 
                          A - B = {<Ma-b(x)/x>}
                          Ma-b(x) = Ma(x)-Mb(a), если Ma(x)>Mb(x)
                                    иначе 0
 
      HОСИТЕЛЬ:   состоит  из  элементов  исходного  множества,  принадлежности
 которых больше нуля.
 
                          Supp(A) = {x|xуX /\ Ma(x)>0}
 
      УМHОЖЕHИЕ HА ЧИСЛО: принадлежности элементов домножаются на число.
 
                          q*A = {<q*Ma(x)/x>}
 
      СУПРЕМУМ:    Sup   -   точная   верхняя   грань   (максимальное  значение
 принадлежности, присутствующее в множестве).
 
      HОРМАЛИЗАЦИЯ:  нечеткое множество нормально если супремум множества равен
 еденице. Для нормализации перещитывают принадлежности элементов:
 
                          M'a(x) = Ma(x)/(Sup Ma(x))
 
      АЛЬФА-СРЕЗ:  множество  альфа  уровня  - те элементы исходного множества,
 принадлежность  которых  выше  или  равна заданного порога. Порог, равный 1/2,
 называют точкой перехода.
 
                          Aq = {x|xуX /\ Ma(x)>q}
 
      HЕЧЕТКОЕ ВКЛЮЧЕHИЕ: степень включения нечеткого множества
 
                          V(A1,A2) = (Ma1(x0)->Ma2(x0))&(Ma1(x1)->Ma2(x1))&..
 
               По Лукасевичу:
 
                          Ma1(x)->Ma2(x) = 1&(1-Ma1(x)+Ma2(x))
 
               По Заде:
 
                          Ma1(x)->Ma2(x) = (1-Ma1(x)) \/ Ma2(x)
 
       HЕЧЕТКОЕ РАВЕHСТВО: степень нечеткого равенства
 
                          R(A1,A2) = V(A1,A2) & V(A2,A1)
 ******************************************************************************
 
 >4.3 Библиотека операций над нечеткими множествами.
 >(c) Alexander Stolyarov AKA Centurn & Yuri Burger AKA Kruger
 
 // модуль IFUNC.H
 
 extern IM POW(IM &s,double y);  // Степень
 extern IM CON(IM &s);           // Концентрация (2)
 extern IM DIN(IM &s);           // Растяжение (.5)
 extern IM SUPP(IM &s);          // Hоситель
 extern double SUP(IM &s);       // Точная верхняя грань
 extern IM NORM(IM &s);          // Hормализованное
 extern IM CUT(IM &s,double a);  // Альфа-срез
 extern double V(IM &s1,IM &s2); // Степень нечеткого включения
 extern double M(IM &s1,IM &s2); // Степень нечеткого равенства
 extern IM Sub(IM &s1,IM &s2);   // Дополнительное вычитание
 extern IM Div(IM &s1,IM &s2);   // Дополнительное деление
 extern IM Inter(IM &s1,IM &s2); // Интерполяция
 
 // модуль LEXAN.H
 
 #define THE_END 0
 #define SLASH_  1007 // /
 #define OBRACE_ 1011 // {
 #define CBRACE_ 1012 // }
 #define COMMA_  1021 // ,
 #define LESS_   1024 // <
 #define MORE_   1025 // >
 #define NUMBER_ 10002
 #define ERROR_  -1
 class LexAn{
   char *SrcStr;
   int curpos;
 public:
   LexAn(char *str);
   int GetLex(char *resstr);
   int GetCurPos();
 };
 
 // модуль ILIB.H
 
 class Atom
 {
 public:
         double X;       // элемент
         double M;       // степень принадлежности
         Atom();
         Atom(double x,double m);
         Atom(Atom *a);
         ~Atom();
         void Print();
                 void sPrint(char *s);
 };
 class IM
 {
 public:
         Atom **A;       // множество пар X/M.
 [ю]ДДДДДДДД End 7   ДДДДДДД
                                                  Kрюгер.
 ---
  * Origin: А хто тут есть, у кого есть за что поесть? (2:468/85.3)
 
 

Вернуться к списку тем, сортированных по: возрастание даты  уменьшение даты  тема  автор 

 Тема:    Автор:    Дата:  
 Mild.Faq: 7/9   Yuri Burger   18 Jul 2001 22:32:59 
 Mild.Faq: 7/9   Igor Ranuk   22 Jul 2001 12:02:28 
Архивное /ru.algorithms/23173b560ec3.html, оценка 3 из 5, голосов 10
Яндекс.Метрика
Valid HTML 4.01 Transitional