ru.algorithms

 
 - RU.ALGORITHMS ----------------------------------------------------------------
 From : Yuri Burger                          2:468/85.3     22 Mar 2002  17:33:52
 To : All
 Subject : MildFAQ: 1/10
 -------------------------------------------------------------------------------- 
 

 
 
 [ю]ДДДДДДДД Begin 01 ДДДДДДД
                            ЙНННННННННННННННННННН»
                            ЗДМягкие  вычисленияД¶
                            ИННННН06-03-2002НННННј
 
                    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?
 +   Hа каких функциях проверить мой генетический алгоритм?
   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