Новосибирский Государственный Университет
Опубликован: 13.09.2006 | Доступ: платный | Студентов: 31 / 3 | Оценка: 4.52 / 4.28 | Длительность: 12:23:00
ISBN: 978-5-9556-0063-5
Специальности: Программист
Лекция 15:

Нечеткие и гибридные нейронные сети

Аннотация: Рассматриваются: математические основы нечетких систем, преимущества и алгоритмы обучения нечетких нейронных сетей, нечеткие сети с генетической настройкой, экспертные системы на основе гибридных НС.

Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска

С помощью символьной обработки информации не удается решить прикладные задачи многих предметных областей, если для них невозможно получить полную информацию и если их определение недостаточно полно. Такая ситуация характерна для:

  • сложных технических систем;
  • систем экономического планирования;
  • социальных систем большой размерности;
  • систем принятия решений и т.п.

Выходом является использование систем, основанных на мягких вычислениях, которые включают в себя:

  • нечеткую логику и вероятностные вычисления;
  • нейрокомпьютинг - обучение, адаптация, классификация, системное моделирование и идентификация;
  • генетические вычисления - синтез, настройка и оптимизация с помощью систематизированного случайного поиска и эволюции.

Эти составные части не конкурируют друг с другом, а создают эффект взаимного усиления (гибридные системы). Наряду с термином "мягкие вычисления" используется термин "вычислительный интеллект" - научное направление, где решаются задачи искусственного интеллекта на основе теории нечетких систем, нейронных сетей и эволюционных (генетических) вычислений.

Нечеткие нейронные сети с генетической настройкой параметров (гибридные системы) демонстрируют взаимное усиление достоинств и нивелирование недостатков отдельных методов:

  1. Представление знаний в нейронных сетях в виде матриц весов не позволяет объяснить результаты проведенного распознавания или прогнозирования, тогда как в системах вывода на базе нечетких правил результаты воспринимаются как ответы на вопросы "почему?".
  2. Нейронные сети обучаются с помощью универсального алгоритма, т.е. трудоемкое извлечение знаний заменяется сбором достаточной по объему обучающей выборки. Для нечетких систем вывода извлечение знаний включает в себя сложные процессы формализации понятий, определение функций принадлежности, формирование правил вывода.
  3. Нечеткие нейронные сети обучаются как нейронные сети, но их результаты объясняются как в системах нечеткого вывода.

Нечеткие множества

Понятие нечетких множеств (fuzzy sets) как обобщение обычных (четких) множеств было введено Л.Заде в 1965 г.. Традиционный способ представления элемента множества A состоит в применении характеристической функции \mu_A(x), которая равна 1, если элемент принадлежит множеству A, или равна 0 в противном случае. В нечетких системах элемент может частично принадлежать любому множеству. Степень принадлежности множеству A, представляющая собой обобщение характеристической функции, называется функцией принадлежности \mu_A(x), причем \mu_A(x)\in [0,1], и \mu_A(x)=0 означает отсутствие принадлежности x множеству A, а \mu_A(x) = 1 - полную принадлежность. Конкретное значение функции принадлежности называется степенью или коэффициентом принадлежности.

Ирина Ткаченко
Ирина Ткаченко
Россия, Москва
Николай Ткаченко
Николай Ткаченко
Россия