ru.algorithms

 
 - RU.ALGORITHMS ----------------------------------------------------------------
 From : Yuri Burger                          2:468/85.3     19 Feb 2002  21:22:28
 To : All
 Subject : MildAlg FAQ: 01/10
 -------------------------------------------------------------------------------- 
 

 
 
 [ю]ДДДДДДДД Begin 01 ДДДДДДД
                            ЙНННННННННННННННННННН»
                            ЗДМягкие  вычисленияД¶
                            ИННННН19-02-2002НННННј
 
                    Составитель: Yuri Burger [2:468/85.3]
 
     Данный  документ  может  свободно  распространяться  и  использоваться при
 выполнении следующих условий:
     - использование документа не носит коммерческий характер
     - при использовании документа целиком сохранены все копирайты
     - при  использовании  отдельных  частей документа указаны ссылки на автора
 используемой части или на данный документ вцелом
     Любые  притензии по поводу содержимого рассматриваются составителем, но не
 обязательно удовлетворяются ;)
     Исходники ищите по приведенным ссылкам, так как они  (исходники)  давольно
 тяжелые.
 ******************************************************************************
 + новое
 * измененное
 
   Что такое мягкие вычисления?
   Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума.
   DATA MINING
 +   Что такое Data Mining?
 +   Классы систем и методов Data Mining.
   ГЕHЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
     Что такое генетический алгоритм?
     Кто придумал генетический алгоритм?
     Преимущества генетических алгоритмов?
     Hедостатки генетических алгоритмов?
     Что такое простейший генетический алгоритм, схема, теорема Холланда?
 *   А на исходник ГА посмотреть можно?
     В элитарном ПГА не ясна роль "не элитных" особей.
     Классический (одноточечный) кроссинговер.
     Двуточечный кроссинговер.
     Унифицированный (однородный) кроссинговер.
     Дифференциальное скрещивание.
     Исходники некоторых кроссинговеров.
     Что такое инверсия и переупорядочение?
     Что такое эпистаз?
     Что такое ложный оптимум?
     Что такое инбридинг, оутбридинг, селективный выбор, панмиксия?
     Динамическая самоорганизация параметров ГА.
     Метод миграции и искусственной селекции.
     Метод прерывистого равновесия.
     Почему у меня популяция пpи малых размерах вообще не сходится?
     Разное.
     ГА не рекомендуется, если нужно найти точный глобальный экстремум. Почему?
 
   ГЕHЕТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАHИЕ
     Что такое генетическое программирование?
     Деревья поколений.
     Терминальный алфавит, функциональный базис и их свойства.
   HЕЙРОHHЫЕ СЕТИ
     Математическая модель нейрона.
     Применение генетического подхода в обучении нейронной сети.
 +   Где посмотреть исходник обучения HС при помощи ГА?
   HЕЧЕТКИЕ МHОЖЕСТВА
     Что такое нечеткое множество, нечеткая и лингвистическая переменная?
     Базовые операции над нечеткими множествами.
 *   Библиотека операций над нечеткими множествами.
 
   Словарь
   Где искать информацию
 ******************************************************************************
 
 >Что такое мягкие вычисления?
 >(источник не известен)
 
      Термин  "мягкие  вычисления"  введен  Лофти Заде в 1994 году. Это понятие
 объединяет  такие  области как: нечеткая логика, нейронные сети, вероятностные
 рассуждения,  сети  доверия  и  эволюционные алгоритмы; которые дополняют друг
 друга  и  используются в различных комбинациях или самостоятельно для создания
 гибридных   интеллектуальных  систем.  Поэтому  создание  систем  работающих с
 неопределенностью, надо понимать как составную часть "мягких" вычислений.
      По  существу  в  1970  году  Л.Заде был создан новый метод вычислительной
 математики,   который   был   поддержан   аппаратными   средствами  (нечеткими
 процессорами)  который  в ряде проблемных областей стал более эффективным, чем
 классические   методы.   Первоначально  эти  области  входили  в  проблематику
 искусственного   интеллекта.   Постепенно   круг   этих  областей  существенно
 расширился  и  сформировалось  направление "вычислительного интеллекта". В это
 направление в настоящее время входят:
     - нечеткая логика и теория множеств;
     - нечеткие экспертные системы;
     - системы приближенных вычислений;
     - теория хаоса;
     - фрактальный анализ;
     - нелинейные динамические системы;
     - гибридные системы (нейронечеткие или нейрологические, генетиконейронные,
 нечеткогенетические или логикогенетические системы);
     - системы, управляемые данными (нейронные сети, эволюционное вычисление).
 ******************************************************************************
 
 >Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума.
 >Yuri Burger [2:468/85.3]
 
     Пусть    задана    функция   q(x),   определенная   во  всех  значениях  x
 принадлежащих   X.   В   общем   случае   x   может   быть  вектором  значений
 многопараметрической функции q(x).
     Тогда, в   общей  задаче  оптимизации  требуется  найти  вектор  x=(x1,x2,
 ...,xn)  из  допустимой  области X, который обращает в минимум целевую функцию
 q(x).  Если  необходимо  найти  максимум  функции, то в качестве целевой берут
 обратную функцию -q(x).
 
     Теорема   Вейерштрасса.  Hепрерывная  функция,  определенная  на  непустом
 замкнутом  ограниченном  множестве,  достигает  своего минимума (максимума) по
 крайней мере в одной из точек этого множества.
 
     В  общем  случае  глобальный  минимум  в  точке  x'  области определения X
 характеризуется:
 
                     q(x')<=q(x) для всех x принадлежащих X
 
     Знак   '<='   предполагает возможность существования нескольких минимумов.
 При таком определении глобальный минимум называют слабым.
     Сильный глобальный минимум определяется:
 
           q(x')<q(x) для всех x принадлежащих X при x' не равном x
 
     Минимум  в  точке  x=x'  называют локальным (относительным), если найдется
 такая  окрестность  O(x')  точки  x', что для всех x принадлежащих O(x') имеет
 место q(x')<=q(x)
 ******************************************************************************
 
 > DATA MINING
 
 ******************************************************************************
 
 >Что такое Data Mining?
 >В.Дюк, А.Самойленко. Data Mining
 
     Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Hередко  рядом
 с Data Mining встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных".
     В целом  технологию  Data  Mining  достаточно  точно  определяет  Григорий
 Пиатецкий-Шапиро - один из основателей этого направления. Data  Mining  -  это
 процесс  обнаружения  в  сырых  данных  ранее  не  известных,   нетривиальных,
 практически полезных, доступных интерпритации знаний, необходимых для принятия
 решений в различных сферах человеческой деятельности.
 ******************************************************************************.
 [ю]ДДДДДДДД End 01   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