• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Принципи побудови і структура нейро-фаззі-систем

Нейро-фаззі-технології в системах із штучним інтелектом

Різні типи інтелектуальних систем мають свої особливості, наприклад, за спроможністю до навчання, узагальнення та продукування результатів, що робить їх більш придатними до розв’язання одних класів задач і менш придатними ― до інших. Зокрема, системи з ШІ, в основі яких як СПЗ використовуються нейронні сітки,застосовуються для розпізнавання образів, проте вони дуже незручні для пояснення того, як вони таке розпізнавання здійснюють. Нейросітки можуть автоматично здобувати знання, але процес їх навчання часто відбувається досить повільно, а аналіз навченої сітки дуже складний. При цьому яку-небудь апріорну інформацію (знання експерта) для прискорення процесу її навчання в нейросітку ввести неможливо.

В системах з нечіткою логікою,навпаки, добре інтерпретуються отримані з їх допомогою виведення, проте вони не можуть автоматично здобувати знання для використання їх у механізмах виведень. Необхідність розбиття універсальних множин на окремі області, як правило, обмежує кількість вхідних змінних у таких системах несуттєвим значенням.

Теоретично системи з нечіткою логікою та штучні нейросітки подібні одна з одною, однак, згідно з викладеним вище, на практиці мають свої переваги і недоліки. Саме це і було покладено в основу створення апарату нечітких нейронних сіток, в яких виведення робляться на основі інструментаріїв нечіткої логіки, але відповідні функції належності піднастроюються з використанням алгоритмів навчання НС, наприклад, алгоритму зворотного поширення (розд. 2.6). У таких системах не тільки використовується апріорна інформація, а й існують механізми для здобуття нових знань, залишаючись при цьому логічно прозорими.

Як правило, складні об’єкти являють собою багатопараметричні системи, які характеризуються суттєво нелінійними і у ряді випадків змінними у часі процесами. Просте ПІД-регулювання на базі лінійної теорії у таких системах не завжди дає задовільні результати. Для застосування більш складних методів управління часто не вистачає інформації про процес і надійних математичних моделей, які адекватно його описують. Цим зокрема пояснюється той факт, що як і раніше деякі складні процеси керуються вручну досвідченими операторами. Знання про хід процесу, на які спирається досвідчений оператор, підсвідомо реалізуються ним у формі правил «ЯКЩО―ТО», що мають нечіткий інформаційний зміст. Цей же принцип використовується при автоматизації управління процесами на основі так званих фаззі-контролерів (ФК), які, по суті, реалізовують наведені в розд. 3.4 чотири етапи загального логічного виведення.

Принципово узагальнену структуру фаззі-управління можна подати рис. 4.1, де зображено функціональні компоненти ФК, які й виконують процедури чотириетапного логічного виведення: введення нечіткості ― логічне виведення ― композиція ― зведення до чіткості.

1. Процедура фаззіфікації параметрів процесу полягає в переведенні поточних значень вхідних змінних ФК в лінгвістичні величини істинності. Для цього можливий чисельний діапазон розглянутих параметрів процесу якісно оцінюють лінгвістичними величинами, зокрема, “мало”, “середньо”, “багато”. Кожна лінгвістична величина інтерпретується як фаззі-множині й описується функціями належності. Цим якісне висловлення переводиться в кількісну величину в тому розумінні, що вона для кожного поточного числового значення змінної величини процесу відображає ступінь належності до тієї нечіткої підмножини, яка символізує конкретну лінгвістичну величину. Оскільки функції ФН, як правило, перекривають одна одну (див. рис. 3.3-3.6), то для тієї самої змінної процесу декілька ФН можуть відображати різні величини істинності, які відрізняються від нуля.

Рис. 4.1. Спрощена узагальнена структура контуру управління з фаззі-контролером:Z— дія, яка задається;x— керуюча дія; обробка і перетворення вхідних і вимірювальних величин; величина, яка регулюється;БП— сукупність емпіричних знань про процес у формі правил «ЯКЩО―ТО»

2. Формування логічного розв’язку реалізується за допомогою лінгвістичних правил вигляду «ЯКЩО А, ТО В», що дістали назву робочих правил, що описують поведінку ФК відповідно до зазначених підстратегій: частина «ЯКЩО» (передумова) може при цьому означати поєднання логічних операцій будь-якої складності (див. розд. 2.2). Частина «ТО» (розв’язок, висновок) являє собою просте посилання на лінгвістичну величину для вихідної дії ФК. Відповідним формулюванням правил досягається результат, при якому для будь-якої лінгвістичної величини керуючої дії як мінімум одне з правил виявляється прийнятним. Математично як об’єднання фаззі-множини можуть бути прийняті ті правила, які визначені в процесі фаззіфікації. А це означає, що як результат обробки деякого правила з поточним змінненням величини процесу ФН частини «ТО» (на виході) буде обмеженою величиною істинності, яка відповідає результуючій величині вхідної частини «ЯКЩО» цього правила.

3. Процедура композиції полягає в тому, що визначення величини самої частини «ЯКЩО» виконується за допомогою формування “максимуму” величини істинності сполучення «АБО» або побудовою “мінімуму” величини істинності сполучення «І». Залежно від вибору методу побудови логічного розв’язку кожне робоче правило у будь-який момент процедури оцінки результату видає обмежену або зв’язану функцію ФН частини «ТО». Сукупність усіх сформульованих правил (база правил) є ядром ФК. Перетворення правил в єдину стратегію здійснюється об’єднанням (накладанням) окремих правил з метою одержання обмеженої (мінімізованої) кількості ФН за рівняннями (3.11) –(3.13) шляхом формування “максимуму” (див. приклад 3.4 з рис. 3.3). В результаті отримують лише стільки ФН, скільки лінгвістичних значень має вихідна змінна ФК. Придатна результуюча ФН визначає собою поточний вплив бази правил. Процедура обробки бази правил з формуванням результуючої ФН являє собою логічний розв’язок для розрахунку вихідної величини ФК. У найпоширенішому методі логічного розв’язку ― “мінімаксному” ― за рівнянням (3.13) на першому кроці (min-крок) ФН частини «ТО» кожного з правил об’єднується з величиною істинності “ЯКЩО” (min-операція), а на другому кроці (max-крок) сполучені ФН окремих правил взаємно накладаються відповідно вимогам min-max-операції.

4. Дефаззіфікація відтворює процедуру генерування керуючої дії на виході ФК як нечіткої множини у формі ФН.

Деякі спеціальні методи дефаззіфікації описані в розд. 3.4.

Читайте також:

1. III. Географічна структура світового ринку позичкового капіталу
2. VІ. План та організаційна структура заняття
3. Аграрна політика як складова економічної політики держави. Сут­ність і принципи аграрної політики
4. Адміністративно – територіальний устрій і соціальна структура Слобожанщини у половині XVII – кінці XVIII століття
5. Аксіоматичний метод у математиці та суть аксіоматичної побудови теорії.
6. Акти з охорони праці, що діють в організації, їх склад і структура.
7. Алгоритм побудови сітьових графіків.
8. Алгоритми побудови дерев екстремальної ваги
9. Антикорупційні принципи
10. АРХІВНЕ ОПИСУВАННЯ: ПОНЯТТЯ, ВИДИ, ПРИНЦИПИ І МЕТОДИ
11. АРХІВНІ ДОВІДНИКИ В СИСТЕМІ НДА: ФУНКЦІЇ ТА СТРУКТУРА
12. Атомно-кристалічна структура металів

Переглядів: 669