НОУ ИНТУИТ | Основы теории нечетких множеств. Лекция 12: Нечеткие алгоритмы обучения

Учитесь и получайте официальные документы БЕСПЛАТНО. Вы можете поддержать наш проект.

Регистрация Вход

Твой путь к знаниям!

Опубликован: 26.07.2006 | Уровень: специалист | Доступ: свободно

Вам нравится? Нравится 36 студентам

| Поделиться |

Поддержать программу

Алгоритм уточнения лингвистических критериев

Глобальные представления ЛПР о выборе альтернатив формулируются в виде глобального критерия, и решение многокритериальной задачи сводится к построению композиции $M_1 \circ M_2 = M$ , где

$\begin{gathered} M_1 \colon\Im (U^n ) \to \Im (Q^m ),\quad U^n = U_1 \times \ldots \times U_n ,\quad Q^m = Q_1 \times \ldots \times Q_m , \\ M_2 \colon\Im (Q^m ) \to \Im (Q), \\ \end{gathered}$

$Q_{i}$ ,

— множества значений признаков, локальных и глобального критериев, соответственно. $M_{1}$ и $M_{2}$ формируются на основе высказываний типа: "если значения признаков $u_{1}, \ldots ,u_{n}$ , характеризующие альтернативу $u_{i}$ , оцениваются термами $t_{1i}, \ldots ,t_{ni}$ , то альтернатива удовлетворяет

-му критерию с оценкой $t_{n+j,i}$ ".

$M_{1}$ и $M_{2}$ описываются наборами

$\begin{gathered} M_1 = \left\{ {(t_{1i} ,\ldots,t_{ni} ,t_{n + j,i} )|n + 1 \leqslant j \leqslant n + k,\;i = 1,m_1 } \right\}, \\ M_1 = \left\{ {(t_{n + 1i} ,\ldots,t_{n + k\,i} ,t_{n + k + 1,i} )|\;i = 1,\ldots,m_2 } \right\}. \\ \end{gathered}$

Степень удовлетворения глобальному критерию для альтернативы $u^{i}\in U^{n}$ вычисляется следующим образом:

$w(u^i ) = \bigcup\limits_{t^p \in M_2 } {\left( {\bigcup\limits_{t^e \in M_1 } {u^i \circ t^e } } \right)} \circ t^p .$

В процессе обучения уточняются оценки глобального и локальных критериев на основе сравнения выбранных ЛПР альтернатив $R''$ из множества предъявленных $R' \supset R''$ . заменяется некоторым $\tilde M$ , подтверждающим соответствующий выбор:

$\tilde w(u^i ) \prec \tilde w(u^j )\quad \t{\char228}\t{\char235}\t{\char255}\quad u^i \in R',\;\;u^j \in R'\backslash R''.$

Обучение осуществляется в два этапа: формирование обобщенных описаний предпочтения ЛПР; модификация M при несовпадении предпочтений ЛПР с порядком оценок w(u) . На втором этапе выполняется следующее: генерация допустимых наборов оценок показателей; определение отношения предпочтения на парах сгенерированных альтернатив; выделение из $M=M_{1}\cup M_{2}$ наборов, не подлежащих корректировке; корректировка оценок по критериям.

Дальше >>

Основы теории нечетких множеств

Нечеткие алгоритмы обучения

Алгоритм уточнения лингвистических критериев

Вопросы и ответы

Студенты

Авторизоваться

Основы теории нечетких множеств

Нечеткие алгоритмы обучения

Алгоритм уточнения лингвистических критериев

Вопросы и ответы

Студенты