"M'yaki" გაანგარიშება. ნერვული კავშირები და ბუნდოვანი ლოგიკა. ბუნდოვანი და ნერვული სისტემების ინტეგრაციის მეთოდები ინტეგრაცია ინტელექტუალურ პარადიგმებთან
ნეიროფაზური ან ჰიბრიდული სისტემები, რომლებიც მოიცავს ბუნდოვან ლოგიკას, ნერვულ გაზომვებს, გენეტიკურ ალგორითმებს და საექსპერტო სისტემებს, ეფექტურია რეალური სამყაროს უმაღლეს ფსონზე.
კანის ინტელექტუალურ მეთოდს აქვს საკუთარი ინდივიდუალური მახასიათებლები (მაგალითად, დაწყების უნარი, ამოხსნის ახსნის დროის ხანგრძლივობა), რაც აადვილებს ფოკუსირებას ყველაზე კონკრეტულ ამოცანებზე.
მაგალითად, ნერვული ზომები წარმატებით ჩერდება აღიარებულ მოდელებთან, მაგრამ არაეფექტურია მათი გადაწყვეტილების მიღების ახსნილი მეთოდებით.
ბუნდოვანი ლოგიკის სისტემები, რომლებიც დაკავშირებულია არაზუსტ ინფორმაციასთან, მიდრეკილია სტაგნაციისკენ, როდესაც მათი გადაწყვეტილებები ახსნილია, მაგრამ არ შეუძლიათ ავტომატურად განაახლონ ამ გადაწყვეტილებების მისაღებად აუცილებელი წესების სისტემა.
ეს გაცვლები საფუძვლად დაედო ინტელექტუალური ჰიბრიდული სისტემების შექმნას, სადაც ორი ან მეტი მეთოდის გამოყენება შესაძლებელია კანის გაცვლის მეთოდის გასაუმჯობესებლად.
ჰიბრიდული სისტემები მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ აპლიკაციის სხვადასხვა სფეროს მაღალ მოთხოვნებში. ბევრ დაკეცილ უბანს აქვს კანის მიმდებარე კომპონენტებთან დაკავშირებული პრობლემები, რაც შეიძლება წარმოიშვას მათი დამუშავების მეთოდებიდან.
თუ განაცხადის ზონას აქვს ამოცანის ორი ნაწილი, მაგალითად, სიგნალის დამუშავებისა და გადაწყვეტილების მიღების ამოცანა, მაშინ ნერვული ქსელი და საექსპერტო სისტემა შესაფერისი იქნება ამ სხვა ამოცანებისთვის.
ინტელექტუალური ჰიბრიდული სისტემები წარმატებით გამოიყენება ბევრ სფეროში, როგორიცაა მენეჯმენტი, ტექნიკური დიზაინი, ვაჭრობა, კრედიტი, სამედიცინო დიაგნოსტიკა და კოგნიტური მოდელირება. გარდა ამისა, ამ სისტემების სტაგნაციის დიაპაზონი მუდმივად იზრდება.
იმ დროს, რადგან ბუნდოვანი ლოგიკა უზრუნველყოფს კოგნიტური გაურკვევლობის ლოგიკური გამოკლების მექანიზმს, გამოთვლით ნერვულ ზომებს შეიძლება ჰქონდეს ისეთი მნიშვნელოვანი უპირატესობები, როგორიცაა სწავლა, ადაპტაცია, სითხე, პარალელიზმი და ლეგალიზებული.
იმისათვის, რომ სისტემამ დაამუშაოს კოგნიტური შეუსაბამობები ისე, როგორც ამას ადამიანები აკეთებენ, აუცილებელია ფუზიული ლოგიკის კონცეფციის ჩანერგვა ნერვულ სქემებში. ასეთ ჰიბრიდულ სისტემებს უწოდებენ ბუნდოვან ნერვულ ან საეჭვო-ნერვულ საზღვრებს.
ნერვული ქსელები გამოიყენება ბუნდოვანი სისტემების ფუნქციების დასარეგულირებლად, რომლებიც განსაზღვრავენ, თუ როგორ იღებენ სისტემები გადაწყვეტილებებს.
ბუნდოვან ლოგიკას შეუძლია პირდაპირ აღწეროს მეცნიერული ცოდნა, ვიკორისტა და ენობრივი ნიშნების წესები, რაც დიდ დროს ატარებს იმ სანდოობის ფუნქციების შემუშავებისა და კორექტირების პროცესს, რასაც ეს ნიშნები ნიშნავს.
ნერვული ქსელების საწყისი მეთოდები ავტომატიზირებს ამ პროცესს, არსებითად სწრაფად აწყობს და ხარჯავს დროს ამ ფუნქციების განხორციელებაზე.
თეორიულად, ნეირონული სქემები და ბუნდოვანი ლოგიკის სისტემები თანაბარი მნიშვნელობისაა, სუნის ფრაგმენტები ურთიერთ გარდაიქმნება, მაგრამ პრაქტიკაში მათ კანს აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები.
ნერვულ ზომებში, ცოდნა ავტომატურად გროვდება გამოტანილი ალგორითმის სტაზისის ალგორითმის მიღმა შექცევადი მოძრაობით, მაგრამ დაწყების პროცესი მთლიანად დასრულებულია, ხოლო შეძენილი ღონისძიების ანალიზი რთულია („შავი ეკრანი“).
შეუძლებელია ნასწავლი ნერვული ქსელიდან სტრუქტურირებული ცოდნის (წესების) ამოღება, ასევე პრობლემის შესახებ კონკრეტული ინფორმაციის შეგროვება დაწყების პროცედურის გასამარტივებლად.
ბუნდოვანი სისტემები ძალიან სტაგნაციაა, რადგან მათი ქცევა შეიძლება აღწერილი იყოს ბუნდოვანი ლოგიკის წესების გამოყენებით და, შესაბამისად, მათი მარეგულირებელი წესების გამოყენება შესაძლებელია. გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ეს რთული პროცესია, კანის შეყვანის პარამეტრის გარშემო თქვენს მიდამოში აუცილებელია რამდენიმე ინტერვალის დაშლა; ბუნდოვანი ლოგიკის სისტემების ფუნქციონირება გარშემორტყმულია უბნებით, სადაც საექსპერტო ცოდნა მისაღებია და შეყვანის პარამეტრების ნაკრები მცირეა.
პრობლემის გადასაჭრელად, ნერვული ზომების ცოდნას დაემატება რიცხვითი მონაცემებიდან ფუზიული ლოგიკის წესების ავტომატური წარმოშობის ძალა.
გამოთვლითი პროცესი ეფუძნება ბუნდოვანი ნერვული ქსელების განვითარებას. პროცესი იწყება „ფუზური ნეირონის“ განვითარებით, რომელიც დაფუძნებულია ბიოლოგიური ნეირონების მორფოლოგიის ამოცნობაზე, დაწყების მექანიზმთან ერთად. ამ შემთხვევაში, შეგიძლიათ იხილოთ ბუნდოვანი ნერვული ქსელის გამოთვლითი პროცესის შემდეგი სამი ეტაპი:
ბიოლოგიურ ნეირონებზე დაფუძნებული ბუნდოვანი ნერვული მოდელების შემუშავება;
სინოპტიკური სიგნალების მოდელები, რომლებიც ნერვულ ქსელში უმნიშვნელოდ შეჰყავთ;
სასწავლო ალგორითმების შემუშავება (სინოპტიკური ამინდის კოეფიციენტების რეგულირების მეთოდი).
ნახ. A1.1 და A1.2 წარმოგიდგენთ ბუნდოვანი ნერვული სისტემის ორ შესაძლო მოდელს.
ლინგვისტური სიმყარის მოხსნის შემდეგ, ბუნდოვანი ლოგიკის ინტერფეისის ბლოკი გარდაიქმნება მდიდარი ნერვული ქსელის შეყვანის ვექტორად. ნერვული წრე შეიძლება დაიწყოს ვიბრაციისთვის საჭირო გამომავალი ბრძანებები და გადაწყვეტილებები
ბაგატორის ნეირონული წრე იწყებს ბუნდოვანი ლოგიკის ინტერფეისის მექანიზმს.
ნერვული ქსელის ძირითად ელემენტებს, რომლებიც წარმოიქმნება, ეწოდება ცალი ნეირონები, ან უბრალოდ ნეირონები. სიგნალი ნერვული შეყვანიდან xj მნიშვნელოვანია იყოს ცალმხრივი, პირდაპირი მიმართულება მითითებულია ისრით, რომელიც ასევე ამცირებს ნერვულ გამომავალ სიგნალს
Პატარა P1.2.ბუნდოვანი ნერვული სისტემის კიდევ ერთი მოდელი
მარტივი ნერვული ქსელი ნაჩვენებია ნახ. P1.3. ყველა სიგნალი და სიგნალი მითითებულია მეტყველების ნომრებით.
შეყვანის ნეირონები არ ცვლიან შეყვანის სიგნალს, ამიტომ გამომავალი და შეყვანის პარამეტრები ინახება.
პარტნიორთან ურთიერთობისას ვ ტ x სიგნალისთვის შედეგი p = wi xi, i = 1, …, n. შეყვანის ინფორმაციის pi ელემენტები ემატება და იძლევა ნეირონის შეყვანის მნიშვნელობებს:
ნეირონი აჩერებს თავის გადაცემის ფუნქციას, რომელიც შეიძლება იყოს ფორმის სიგმოიდური ფუნქცია:
გამომავალი მნიშვნელობის გამოსათვლელად:
ეს არის მარტივი ნერვული საზომი, რომელიც ამრავლებს, ამატებს და ითვლის სიგმოიდურ ფუნქციას, ე.წ სტანდარტული ნერვული ქსელი.
ჰიბრიდული ნერვული ქსელი- ეს არის ნერვული ქსელი ბუნდოვანი სიგნალებით და ბუნდოვანი გადაცემის ფუნქციებით. თუმცა: (1) შეიძლება გაერთიანდეს Xj і ვ თ ვიკორისტი და სხვა უწყვეტი ოპერაციები; (2) p1 კომპონენტის დაკეცვა სხვა უწყვეტი ფუნქციების დახმარებით; (3) გადაცემის ფუნქცია შეიძლება გამოიყურებოდეს სხვა არაგადაცემის ფუნქციას.
ჰიბრიდული ნერვული ქსელის ზოგადი ელემენტი ე.წ გაურკვეველინეირონი.
შემდეგი, გაითვალისწინეთ, რომ ყველა შეყვანის, გამომავალი პარამეტრი და ყველა ჰიბრიდული ნერვული ზომა და მეტყველების რიცხვები ინტერვალიდან.
Პატარა პ.4. ჰიბრიდული ნერვული ქსელის გადატანილი ფუნქცია
P1.2. ბუნდოვანი ნეირონები
მნიშვნელობა 1 – ბუნდოვანი ნეირონი I.სიგნალები x და w გაერთიანებულია ოპერატორის მიერ მაქსიმუმ I-მდე:
შეყვანის ინფორმაციის ელემენტები გაერთიანებულია მინიმალური ოპერატორის გამოყენებით და შედეგად იძლევა ნეირონის გამომავალ ინფორმაციას:
მნიშვნელობა 2 - ბუნდოვანი ABO ნეირონი. სიგნალი x, მე ვაგა ვ, დაუკავშირდით მინიმალურ ოპერატორს:
შეყვანის ინფორმაციის ელემენტები გაერთიანებულია ერთმანეთთან მაქსიმუმ და შედეგად იძლევა ნეირონის გამომავალ ინფორმაციას:
სიგნალი X,და w, გამრავლების ოპერატორთან ერთად:
ბუნდოვანი ნეირონები ასევე ასრულებენ სტანდარტულ ლოგიკურ ოპერაციებს მულტიპლიკატორის მნიშვნელობებზე. კავშირის როლი არის განასხვავოს კონკრეტული შეყვანის პარამეტრები, რომლებიც შეიძლება დაკავშირებული იყოს შეყვანის პარამეტრებთან მათი კომბინაციის შედეგთან.
როგორც ჩანს, სტანდარტული ზომები არის უნივერსალური აპროქსიმატორები, ამიტომ მათ შეუძლიათ ნებისმიერი სიზუსტით დააახლოონ უწყვეტი ფუნქცია კომპაქტურ მულტიპლიკატორზე. Zavdannya ასეთი შედეგით; არაკონსტრუქციული და არ გვაწვდის ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ როგორ მივაღწიოთ ამ ღონისძიებას.
ჰიბრიდული ნერვული ქსელები გამოიყენება ბუნდოვანი ლოგიკის წესების IF-THEN კონსტრუქციულად განსახორციელებლად.
მიუხედავად იმისა, რომ ჰიბრიდული ნერვული ქსელები პირდაპირ არ ანაცვლებენ სტანდარტულ ალგორითმს შებრუნებული მოძრაობის გამოყვანისთვის, მათ ახლა შეუძლიათ, ყველაზე პირდაპირი წარმოშობის მეთოდების გამოყენებით, ამოიცნონ წევრობის ფუნქციების პარამეტრები, რითაც ხდება ენობრივი ტერმინები წესებში.
ბუნდოვანი ლოგიკა და ნერვული ზომები
შედი
ბუნდოვანი ლოგიკა- მათემატიკის ფილიალი, რომელიც დაკავშირებულია კლასიკურ ლოგიკასთან და სიმრავლის თეორიასთან, რომელიც დაფუძნებულია ბუნდოვანი სიმრავლის კონცეფციაზე, რომელიც პირველად შემოიტანა ლოტფ ზადემ 1965 წელს, როგორც ობიექტი, რომელსაც აქვს ელემენტის მიკუთვნების ფუნქცია მულტიპლიკატორთან. ნებისმიერი მნიშვნელობა ინტერვალებში , და არა მხოლოდ 0 ან 1. ამ კონცეფციის საფუძველზე შემოტანილია სხვადასხვა ლოგიკური ოპერაციები ბუნდოვან მულტიპლიკატორებზე და ჩამოყალიბებულია ენობრივი ცვლადების ცნება, რომლის მნიშვნელობებიც ჩნდება ბუნდოვანი მულტიპლიკატორები.
ბუნდოვანი ლოგიკის საგანია გაურკვევლობის, დიფუზურობის, პირველადი მნიშვნელობის მსგავსი გონების გაგება და მისი სტაგნაცია სისტემების გამოთვლისას.
ბუნდოვანი ლოგიკის პირდაპირი თვალთვალი
ამ დროისთვის ჩვენ ვაღიარებთ მეცნიერული კვლევის ორ ძირითად მიმართულებას საეჭვო ლოგიკის სფეროში:
ბუნდოვანი ლოგიკა სენსეში (მიმდებარე გამოთვლების თეორია);
Fuzzy ლოგიკას აქვს ვიწრო მნიშვნელობა (სიმბოლური fuzzy ლოგიკა).
სიმბოლური ბუნდოვანი ლოგიკა
სიმბოლური ბუნდოვანი ლოგიკა ემყარება გაგებას t-normie. გარკვეული t-ნორმის არჩევის შემდეგ (და შესაძლებელია დეკალის შეყვანა სხვადასხვა გზით), შესაძლებელი ხდება ძირითადი ოპერაციების დადგენა ცვლად ცვლადებზე: შეერთება, დისუნქცია, იმპლიკამენტი, ჩაკეტვა ჩენა და ინში.
არ არის მნიშვნელოვანი დაამტკიცოს თეორემა, რომ განაწილება, რომელიც არის კლასიკურ ლოგიკაში, შეუსაბამოა მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ არჩეულია გოდელის t-ნორმა.
გარდა ამისა, კარგი მიზეზების გამო, როგორც იგულისხმება, ყველაზე ხშირად ირჩევს ოპერაციას, რომელსაც ეწოდება რეზიდიუმი (როგორც ჩანს, ის ასევე დევს t-ნორმის არჩევაში).
ძირითადი ოპერაციების მნიშვნელობა, კაპიტალურად შესწორებული, მიყვანილია ძირითადი ბუნდოვანი ლოგიკის ფორმალურ განსაზღვრებამდე, რომელიც საკმაოდ ჰგავს კლასიკურ ლოგიკურ ლოგიკას (უფრო ზუსტად, გამოთვლებით).
არსებობს სამი ძირითადი ბუნდოვანი ლოგიკა: ლუკასევიჩის ლოგიკა, გოდელის ლოგიკა და პროდუქტის ლოგიკა. მშვენიერია, რომ სამი ზედმეტად გამოხატული ლოგიკიდან ნებისმიერი ორის კომბინაცია იწვევს კლასიკურ ლოგიკურ ფასეულ ლოგიკას.
დამახასიათებელი ფუნქცია
მეტი სივრცისთვის გამოიყენეთ ეს აქსესუარის ფუნქცია 
ბუნდოვანი მულტიპლიკატორი გამოიხატება როგორც
კუთვნილების ფუნქცია საგულდაგულოდ აფასებს ფუნდამენტური უპიროვნების ელემენტების კუთვნილებას ბუნდოვანი სიმრავლის დაუნდობლობის ფართობამდე. მნიშვნელობა ნიშნავს, რომ ელემენტი არ შედის ბუნდოვანებაში, რაც აღწერს ელემენტის ჩანართების ზედაპირს. მათ შორის არსებული მნიშვნელობები ახასიათებს ელემენტების გაურკვეველ ჩართვას.
Fuzzy არის უპიროვნო და კლასიკური, ნათელი ( ხრაშუნა) უპიროვნო
გამოიყენეთ ბუნდოვანი ფაქტორები
1. გაუშვით ე = {0, 1, 2, . . ., 10}, M =. გაურკვეველი სიტყვა "კილკა" შეიძლება განისაზღვროს შემდეგნაირად:
"კელკა" = 0,5/3 + 0,8/4 + 1/5 + 1/6 + 0,8/7 + 0,5/8; იოგოს მახასიათებლები: სიმაღლე = 1, ცხვირი = {3, 4, 5, 6, 7, 8}, გარდამავალი წერტილები - {3, 8}.
2. გაუშვით ე = {0, 1, 2, 3,…, ნ,… ). ბუნდოვანი სიტყვა "პატარა" შეიძლება განისაზღვროს შემდეგნაირად:
3. გაუშვით ე= (1, 2, 3, . . . . ., 100) და მხარს უჭერს კონცეფციას "ვიკი", მაშინ ბუნდოვანი მულტიპლიკატორი "ახალგაზრდა" შეიძლება დაინიშნოს დამატებით.
ბუნდოვანი უპიროვნო „ახალგაზრდა“ უნივერსალურ მულტიპლიკატორზე E"= (IVANIV, PETRIV, SIDORIV,...) მითითებულია დამატებითი აქსესუარის ფუნქციისთვის μ ახალგაზრდა ( x) ზე E =(1, 2, 3, . . . ., 100) (ს.), ე.წ. E"ჯამის ფუნქცია, რომლის მიხედვითაც:
დე X- ვიკ სიდოროვა.
4. გაუშვით ე= (ZAPORIZHETS, ZhIGULI, MERCEDES,...) – არ აქვს მნიშვნელობა მანქანის ბრენდები და E"= - უნივერსალური უპიროვნო „ვარტისტი“, მაშ E"ჩვენ შეგვიძლია განვსაზღვროთ ბუნდოვანი მამრავლები ასე:
Პატარა 1.1. გამოიყენეთ ფუნქცია
"ღარიბებისთვის", "საშუალო კლასისთვის", "პრესტიჟული", ლეღვის ტიპს მიეკუთვნება ფუნქციებით. 1.1.
ეს არის ყველაზე მნიშვნელოვანი ფუნქციები და მანქანების ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებლები ეამ მომენტში ჩვენ თვითონ ვართ მნიშვნელოვანი E"ბუნდოვანი მრავლობითი რიცხვები იგივე სახელებით.
ასე, მაგალითად, ბუნდოვანი მულტიპლიკატორი „ღარიბებისთვის“ მითითებულია უნივერსალურ სიმრავლეზე. E =(ZAPORIZHETS, ZhIGULI, MERCEDES,...), როგორც ჩანს, ნაჩვენებია ნახ. 1.2.
Პატარა 1.2. ბუნდოვანი სიმრავლის კონდახი
ანალოგიურად, შეგიძლიათ განსაზღვროთ ბუნდოვანი მულტიპლიკატორი "Shvidkisny", "Medium", "Quiet" და ა.შ.
5. გაუშვით ე- უპიროვნო მთელი რიცხვები:
ე= {-8, -5, -3, 0, 1, 2, 4, 6, 9}.
ასევე, რიცხვების ბუნდოვანი ქვესიმრავლე, რომელთა აბსოლუტური მნიშვნელობა ნულს უახლოვდება, შეიძლება გამოითვალოს, მაგალითად, ასე:
A ={0/-8 + 0,5/-5 + 0,6/-3 +1/0 + 0,9/1 + 0,8/2 + 0,6/4 + 0,3/6 + 0/9}.
ლოგიკური ოპერაციები
უმკნენნაია.Წავედით აі უ- ბუნდოვანი სიმრავლეები უნივერსალურ სიმრავლეზე ე.როგორც ჩანს, ასეა აგაიმართება IN,იაკშო
დანიშნულია: ა⊂ Ხელოვნება.
ზოგჯერ ტერმინი გამოიყენება დომინირება,ტობტო. ვიპადკუზე, თუ ა⊂ IN,როგორც ჩანს, ასეა უდომინირებს ა.
Ეჭვიანობა.ა და რივნეში, როგორც
დანიშნულია: A = B.
დამატებითიᲬავედით მ = , აі უ– ბუნდოვანი მულტიპლიკატორები, მითითებული ე. აі უდაამატეთ ერთმანეთი, რადგან
დანიშნულია:
ცხადია 
(დანართი განკუთვნილია მ= , მაგრამ აშკარაა, რომ ნებისმიერი შეკვეთისთვის შეიძლება იყოს მნიშვნელოვანი მ).
პერეტინი. ა⋂ უ- ყველაზე გაურკვეველი ქვეჯგუფი, რომელიც შეიძლება ერთდროულად მოიძებნოს აі IN:
ობედნანია.ა∪უ- ყველაზე ნაკლებად ბუნდოვანი ქვედანაყოფი, რომელიც მოიცავს A,ასე რომ მე IN,კუთვნილი ფუნქციით:
Საცალო. 
კუთვნილი ფუნქციით:
განმასხვავებელი ჯამი
ა ⊕ უ = (A - B) ∪ (ბ-ა) = (ა ⋂ ̅ ბ) ∪ (̅A ⋂ B)
კუთვნილი ფუნქციით:
გამოიყენეთ იგი. Წავედით
Აქ:
1) A ⊂ IN,შურისძიების მიზნით ბან კიდევ ბდომინირებს აზ არათანაბარიარ აქვს მნიშვნელობა ა, არა IN,ტობტო. ფსონი ( A, C) რომ ( A, C) - უდომინირებული ბუნდოვანი მამრავლების წყვილი.
2) ა≠ ბ ≠ C
3) ̅A = 0,6/x 1 + 0,8/x 2 + 1/x 3 + 0/x 4 ; ̅B = 0,3/x 1 + 0,1/x 2 + 0,9/x 3 +0/x 4 .
4) ა⋂ B = 0,4/x 1 + 0,2/x 2 + 0/x 3 + 1 /X 4 .
5) ა∪ უ= 0.7/x 1+ 0,9/x 2 + 0,1/x 3 + 1/x 4 .
6) A - B= ა⋂̅B = 0,3/x 1 + 0.ლ/ x 2 + 0/x 3 + 0/x 4 ;
უ- A = ̅A⋂ უ= 0,6/x 1 + 0,8/x 2 + 0.ლ/ x 3 + 0/x 4 .
7) ა⊕ B = 0,6/x 1 + 0,8/x 2 + 0,1/x 3 + 0/x 4 .
საეჭვო მულტიპლიკატორებზე ლოგიკური მოქმედებების საწყისი იდენტიფიკაცია. ბუნდოვანი სიმრავლისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ ვიზუალური წარმოდგენა. მოდით შევხედოთ მართკუთხა კოორდინატთა სისტემას, ორდინატთა ღერძზე, რომელზეც გამოსახულია მნიშვნელობები μ ა(X),აბსცისის ღერძზე საკმაოდ მოწესრიგებულად არის განლაგებული ელემენტები ე(ჩვენ უკვე ვიკორიზირებულია ბუნდოვანი სიმრავლის იგივე გამოვლინებები კონდახებში). იაკშჩო ეიგი მოწესრიგებულია თავისი ბუნებით, ეს წესრიგი უნდა იყოს დაცული აბსცისის ღერძზე მბრუნავი ელემენტებით. ამ გზით შეიძლება შესრულდეს მარტივი ლოგიკური მოქმედებები ბუნდოვან მულტიპლიკატორებზე (დივ. სურ. 1.3).
Პატარა 1.3. ლოგიკური ოპერაციების გრაფიკული ინტერპრეტაცია:
α
- ბუნდოვანი უპიროვნო ა; ბ- ბუნდოვანი უპიროვნო ̅A, in - ა⋂ა; გ-ა∪ ა
ნახ. 1.3α დაჩრდილული ნაწილი ადასტურებს ბუნდოვან სიმრავლეს ამე, ზუსტად რომ ვთქვათ, წარმოადგენს ღირებულების არეალს ადა ყველა ბუნდოვანი სიმრავლე, რომელიც ჯდება ა.ნახ. 1.3 ბ, გ, დდანი ̅ ᲐᲐ ⋂ ̅A,აუ ა.
ოპერაციების ძალა ∪ і ⋂
Წავედით A, B, C- ბუნდოვანი სიმრავლეები, შემდეგ განისაზღვრება შემდეგი ავტორიტეტები:
მკაფიო მულტიპლიკატორების სახით, ბუნდოვანი მულტიპლიკატორებისთვის კოდის გამოყენებით
ა ⋂ ̅A ≠ ∅, A∪ ̅A ≠ ე
(რაც, მოდი, ვაღიაროთ, უფრო ილუსტრირებულია ბუნდოვანი სიმრავლეების მეცნიერული გამოვლინების კონდახიდან).
პატივისცემა . დაინერგა მეტი ოპერაციები ბუნდოვან მულტიპლიკატორებზე, ვიკორისტანის ოპერაციების მაქსიმალური მინ. თეორიულად, ბუნდოვანი სიმრავლეები იყოფა ფორმალიზებული, პარამეტრიზებული ოპერატორების ელექტრომომარაგებად, კომბინირებულ და დამატებულად, რაც საშუალებას იძლევა დაიჭიროს ქვეკავშირების სხვადასხვა მნიშვნელობა "i", "ან", "n" i.
ტრიკუტნის ნორმები და კონორმი
ერთ-ერთი მიდგომა ჯვარედინი ბმულის და ერთიანი ველის ოპერატორებთან მდგომარეობს მათ დანიშნულებაში სამნაწილიანი ნორმებისა და შესაბამისობის კლასი.
ტრიკუტანური ნორმა (t-ნორმა)ორობითი ოპერაცია (ორმაგი მოქმედების ფუნქცია)
1. შეზღუდვა: .
2. ერთფეროვნება: .
3. კომუტატიულობა: .
4. ასოციაცია: .
გამოიყენეთ ტრიკუტის ნორმები
წთ( μA,μ B)
tvir, dobutok μAμ B
max(0, μA+μ B - 1).
ტრიკუტნა კონორმა(მოკლედ) ორმაგი მოქმედება ეწოდება ფუნქცია
რაც ახარებს შემდეგ გონებას:
1. შეზღუდვა: .
2. ერთფეროვნება: .
3. კომუტატიულობა: .
4. ასოციაცია: .
ტრიკუტნა კონორმაє არქიმედესრადგან ის უწყვეტია
და ვინმესთვის ბუნდოვანი მულტიპლიკატორივიკონანო ნერვიული .
ვონს მკაცრს უწოდებენ, რადგან ფუნქციასუვორო იცვლება ორივე არგუმენტისთვის.
გამოიყენეთ t-conorm
მაქს( μA,μ B)
μA+ μ B - μA μ B
წთ(1, μA+μ B).
სამი ჭრილი კონფორმერის კონდახები იგივეა ოპერატორი:
ტრიკუტნა ნორმა თთა ტრიკუტნა კონორმა სეწოდება დამატებითი ორობითი ოპერაციები, როგორც
T( ა,ბ) + ს(1 − ა,1 − ბ) = 1
ზადეს თეორიის უდიდესი პოპულარობა ეფუძნება სამ წყვილ დამატებით შენაკად ნორმებსა და კონორმებს.
1) პერეტინი და უკანა კავშირი:
თ ზ(ა,ბ) = წთ( ა,ბ}, ს ზ(ა,ბ) = მაქსიმალური ( ა,ბ}.
2) პერეტინი და ობედნანია ლუკასევიჩის მიხედვით:
3) უძრავი ბადურა და ობედნანაია:
დამატებითი ოპერატორები
Თეორიულად ბუნდოვანი სიმრავლეებიდამატების ოპერატორი არ არის უნიტარული.
ხელნაკეთი კრემი
ოცნებობს მთლიანიდამატებითი ოპერატორის დარეკვა ბუნდოვანი მულტიპლიკატორი.
Გაუშვი გამოსახულება
.
ცე გამოსახულებათეორიაში დაერქმევა გადაფარვის ოპერატორი ბუნდოვანი სიმრავლეები, რომელიც მახსენდება ასე:
რა სახის კრემზე უნდა ვიფიქრო:
(3) - სუვოროს დაცემა ფუნქცია
(4) - უწყვეტი ფუნქცია
ასე ჰქვია მოდით, სიას დავიფიცოთ.
ფუნქციადაურეკა კატეგორიულად ეწინააღმდეგებოდაან კიდევ ინვოლუცია, რადგან საღი გაგებით (1) და (2) მისთვის მართალია:
(5) 
.
მოდით შევხედოთ შემდეგი ფუნქციების გამოყენებას:
კლასიკურად გადაკვეთა: .
კვადრატული კვეთა: 
.
Zaperechennya Sugeno: .
დამატებითი ბარიერის ტიპი: 
.
დავარქვათ მას ბე-იაკე მნიშვნელობა, რისთვისაც , თანაბრად მნიშვნელოვანი წერტილი. ნებისმიერი სახის უწყვეტი აკრძალვისთვის არის თანაბარი მნიშვნელობის ერთი წერტილი.
ბუნდოვანი რიცხვები
ბუნდოვანი რიცხვები- ბუნდოვანი ცვლილებები, რიცხვითი ღერძების მნიშვნელობა, მაშინ. ბუნდოვანი სიდიდე გამოიხატება ბუნდოვანი მულტიპლიკატორის სახით აპასუხისმგებლობის ფუნქციით აქტიური რიცხვების ℝ უპიროვნებაზე μ A(X) ϵ , დე X- სწორი ნომერი, მაშინ. X ϵ ℝ.
ბუნდოვანი თანმიმდევრულობა Არაუშავსიაკშო ტაჰ μ A(x) = 1; ოპუკლე,იაკშჩო ბე-იაკისთვის X ≤ ზე ≤ ზთანხმდება
μ A (x) ≥ μ A(ზე) ˄ μ A(ზ).
ბეზლიჩი α - ბუნდოვანი რიცხვის დონე ამითითებულია როგორც
აα = {x/μ α (x) ≥ α } .
ქვემრავალჯერადი ს ა⊂ ℝ ეწოდება ბუნდოვანი რიცხვის მატარებელს A,იაკშო
S A = { x/μA(x)> 0 }.
ბუნდოვანი თანმიმდევრულობა და ცალსახად,იაკშო უმოვა μ A(X) = 1 მოქმედებს მოქმედების ღერძის მხოლოდ ერთ წერტილზე.
ბუნდოვანი ბუნდოვანი რიცხვი ადაურეკა ბუნდოვანი ნულიიაკშო
μ A (0) = სუპ ( μ A(x)).
ბუნდოვანი თანმიმდევრულობა და პოზიტიურად,იაკშო ∀ xϵ S A, x> 0 ტა უარყოფითად,იაკშო ∀ X ϵ S A, x< 0.
ბუნდოვანი რიცხვები (L-R)-ტიპი
ბუნდოვანი რიცხვები (L-R)-ტიპი არის სპეციალური ტიპის ბუნდოვანი რიცხვების მრავალფეროვნება. ამიტომ ვითხოვთ სიმღერის წესებს მათზე ოპერაციების შესრულებისას გამოთვლის ვალდებულების შემცირების მეთოდით.
ბუნდოვანი რიცხვების (L-R) ტიპის რელევანტურობის ფუნქციები მითითებულია გარდა უხილავი რეალური რიცხვების არამზარდი სიმრავლისა, რეალური ცვლილების ფუნქციით L( x) რომ R( x), რაც ახარებს ხელისუფლებას:
ა) L (- x) = L ( x), R(- x) = R( x);
ბ) L(0) = R(0).
ცხადია, (L-R) ფუნქციების კლასი მოიცავს ფუნქციებს, რომელთა გრაფიკები ნაჩვენებია ნახ. 1.7.
Პატარა 1.7. Mighty view (L-R) - ფუნქცია
ანალიტიკური დეპარტამენტის (L-R) ფუნქციების აპლიკაციები შეიძლება იყოს
დაე L( ზე) მე რ ( ზე) - ფუნქციები (L-R)-ტიპი (სპეციფიკური). უნიმოდალური დაბინდვა ათ მოდაში(ტობტო. μ A(ა) = 1) დამატებითი დახმარებისთვის L( ზე) მე რ ( ზე) დგინდება მომავალი წოდებით:
დე ა – მოდა; α > 0, β > 0 - მარცხენა და მარჯვენა ბუნდოვანი კოეფიციენტები.
ამ გზით, მოცემული L( ზე) მე რ ( ზე) ბუნდოვანი რიცხვი (უნიმოდალური) მოცემულია სამზე ა = (ა, α, β ).
ბუნდოვანი ტოლერანტული რიცხვი დაყენებულია ოთხი პარამეტრით ა = (ა 1 , ა 2 , α, β ), დე ა 1 ტა ა 2 – ტოლერანტობის საზღვრები, მაშინ. უფსკრულის დროს [ ა 1 , ა 2] სიმძლავრის ფუნქციის მნიშვნელობა 1-ის ტოლია.
ბუნდოვანი რიცხვების (L-R) ტიპის სანდოობის ფუნქციების გრაფიკების აპლიკაციები ნაჩვენებია ნახ. 1.8.
Პატარა 1.8. ბუნდოვანი რიცხვების (L-R) ტიპის სანდოობის ფუნქციების გრაფიკების გამოყენება
მნიშვნელოვანია, რომ კონკრეტულ სიტუაციებში ფუნქციები ლ (y),რ (y),ასევე პარამეტრები A, β ბუნდოვანი რიცხვები (ა, α, β ) რომ ( ა 1 , ა 2 , α, β ) უნდა შეირჩეს ისე, რომ ოპერაციის შედეგი (დამატება, დამატება, ქვე და ა.შ.) ზუსტად ან დაახლოებით ტოლი იყოს იგივე L-ის ბუნდოვანი რიცხვისა. (y)თა რ (y),და პარამეტრები α" і β" შედეგი არ გასცდა ამ პარამეტრების საზღვრებს გამომავალი ბუნდოვანი რიცხვებისთვის, განსაკუთრებით იმ შემთხვევაში, თუ შედეგს ჰქონდა ერთდროულად მონაწილეობა ოპერაციებში.
პატივისცემა. დასაკეცი სისტემების მათემატიკური მოდელირების ამოცანების დაკავშირება ბუნდოვანი მულტიპლიკატორების დადგენილ აპარატთან გულისხმობს მოქმედებების დიდი რაოდენობით აღმოჩენას სხვადასხვა სახის ენობრივ და სხვა ბუნდოვან ცვლადებზე. ოპერაციების შესრულების გამარტივებისთვის, ასევე მონაცემების შეყვანის, ჩვენების და შენახვისთვის მნიშვნელოვანია სტანდარტული ხედის ფუნქციების გამოყენება.
ბუნდოვანი მულტიპლიკატორები, რომლებიც უმეტეს შემთხვევაში გამოიყენება, როგორც წესი, ერთგვაროვანი და ნორმალურია. უნიმოდალური ბუნდოვანი ფაქტორების დაახლოების ერთ-ერთი შესაძლო მეთოდია დამხმარე ფუნქციის (L-R) ტიპის დაახლოება.
განაცხადი (L-R) - გარკვეული ენობრივი ცვლილებების იდენტიფიკაცია მოცემულია ცხრილში. 1.2.
ცხრილი 1.2. Mozhlive (L-R) - სხვადასხვა ენობრივი ცვლილებების წარდგენა
ბუნდოვანი ნოტები
ბუნდოვანი ნოტებიფუნდამენტურ როლს თამაშობს ბუნდოვანი სისტემების თეორია. თეორიის აპარატი ბუნდოვანი ხაზებიბუნდოვანი ავტომატების თეორია მუშავდება დასაკეცი სისტემების სტრუქტურის მოდელირებისა და გადაწყვეტილების მიღების პროცესების ანალიზის დროს.
მთავარი მიზანი
თეორია ბუნდოვანი ხაზებიიგივე იცოდე დანამატიასეთ შემთხვევებში ტრადიციული (მკაფიო) ნოტების თეორია სტაგნაციაშია. როგორც წესი, მკაფიო ხაზების თეორიის აპარატს მხარს უჭერს მონიტორინგის სისტემის ობიექტებს შორის ურთიერთკავშირების მკაფიო ანალიზი, თუ კავშირები დიქოტომიური ხასიათისაა და მათი ინტერპრეტაცია შესაძლებელია ტერმინებით. ზვააზოკიაწმყო", " ზვააზოკიყოველდღიურად", ან თუ ურთიერთკავშირების მრავალჯერადი ანალიზის მეთოდები რაიმე მიზეზით უჩვეულოა და ურთიერთკავშირები ინდივიდუალურად მცირდება დიქოტომიური გარეგნობამდე. მაგალითად, თუ ობიექტებს შორის კავშირების სიდიდე იზრდება მნიშვნელობით ახალი რანგის სკალიდან, აირჩიეთ ბარიერი. ხმის სიძლიერისთვის ენა შეიძლება შეიცვალოს ზვააზოკისაჭიროებისამებრ ვნახავ. თუმცა, ასეთი მიდგომა იძლევა გარკვევას ანალიზისისტემები იწვევს ინფორმაციის დაკარგვას ობიექტებს შორის კავშირების სიძლიერის შესახებ და იძლევა გამოთვლების განხორციელების საშუალებას კავშირების სიძლიერის სხვადასხვა ზღურბლზე. თეორიაზე დამყარებული მონაცემების ანალიზის რამდენიმე მეთოდი არსებობს ბუნდოვანი ხაზები, რომელიც დაშვებულია განახორციელოს ნათელი ანალიზისისტემები სისტემის ობიექტებს შორის კავშირების სიძლიერის კოორდინირებით.
გთხოვ არ შემაწუხო - არნე ჩამკეტიმითითებულია როგორც ქვემრავალჯერადიდეკარტიული გამრავლება
ბუნდოვანი სიმრავლის მსგავსი, გაურკვეველი პარამეტრი შეიძლება დამონტაჟდეს დამატებითი ფუნქციებისთვის
de in zagalnym vypadku vvazhatmemo, scho - tse povna დისტრიბუციული გისოსი. ამ თანმიმდევრობით, სიმრავლე ხშირად წესრიგდება, ნებისმიერ შემთხვევაში ის არ არის ცარიელი ქვემრავალჯერადიყველაზე დიდი არის ქვედა და ყველაზე პატარა არის ზედა კიდეებიі ბადურის ოპერაციადა განაწილება შეესაბამება განაწილების კანონებს. ყველა ოპერაციებიზემოთ ბუნდოვანი ხაზებიმითითებულია დამატებითი ოპერაციებით . მაგალითად, თუ ავიღებთ რამდენიმე მეტყველების რიცხვს ერთად, მაშინ ოპერაციების გადაცემა და შერწყმა აშკარად იქნება ოპერაციებიі , і ц ოპერაციებინიშნავს იმას ოპერაციებიზემოთ ბუნდოვანი ხაზები.
იაკშჩო უპიროვნებადა კინცევი, გაურკვეველი პარამეტრიშორის და შეგიძლიათ გაიგოთ დახმარებისთვის მატრიცის მატრიცები, პირველი მწკრივი და პირველი სვეტი უნდა განთავსდეს იმავე ადგილას, სადაც სიმრავლის ელემენტი და ელემენტი განთავსდება მწკრივის ჯვარედინი ზოლზე (დივ. ცხრილი 2.1).
| ცხრილი 2.1. | ||||
| 0,5 | 0,8 | |||
| 0,7 | 0,6 | 0,3 | ||
| 0,7 | 0,4 |
უ ვიპადკუ, თუ უპიროვნებადა გაიქეცი გაურკვეველი პარამეტრიზარი გაურკვეველი პოზიციები უპიროვნების შესახებ X.
კინცევებისა და რახუნკოვების დროს უნივერსალური სიმრავლეებიაშკარა გაურკვეველი ურთიერთობის ინტერპრეტაციადანახვაზე გამორჩეული რიცხვი, რომელშიც წვეროების წყვილი ხვდება კიდეს.
კონდახი. Წავედით 
і 
ზოგჯერ გაურკვეველი გრაფიკი, სურათები ნახ. 2.1, ადგენს სცენას გაურკვეველი პარამეტრი .
Პატარა 2.1.
ბუნდოვანი ნოტების ძალა
ხოცვა-ჟლეტის ტიპები ბუნდოვანი ხაზებიენიჭებათ პირველადი კონფესიების ავტორიტეტების მსგავსი ავტორიტეტების დახმარებას და ბუნდოვანი ხაზებიამ ხელისუფლების ჩახშობის სხვადასხვა გზების ჩვენება შესაძლებელია.
1. რეფლექსურობა:
2. სუსტი რეფლექსურობა:
3. ძლიერი რეფლექსურობა:
4. ანტირეფლექსურობა:
5. სუსტი ანტირეფლექსურობა:
6. ძლიერი ანტირეფლექსურობა:
7. Სიმეტრიული:
8. ანტისიმეტრია:
9. ასიმეტრიული:
10. ძლიერი წრფივობა:
11. სუსტი წრფივობა:
12. ტრანზიტულობა:
ბუნდოვანი ხაზების პროგნოზები
ბუნდოვანი სიმრავლეების თეორიის მნიშვნელოვან როლს ასრულებს კონცეფცია გაურკვეველი ურთიერთობის პროგნოზები. დამო დანიშვნა ორობითი ბუნდოვანი ურთიერთობის პროგნოზები.
Გამიშვი - ბუნდოვანი ურთიერთობის კუთვნილების ფუნქციავ. პროგნოზები і შენიშვნები і - є უპიროვნებასახეობათა კუთვნილების ფუნქციით და
გაურკვეველი ურთიერთობის გონებრივი პროექცია on, როდესაც საკმარისად ფიქსირდება, მას უწოდებენ სანდოობის ფუნქციის გარეშე.
მენტალიტეტი ანალოგიურად არის მითითებული პროექტირებამოცემულისთვის:
ამ მნიშვნელობიდან ირკვევა, რომ პროგნოზები არ ერწყმის გონებრივ პროექციებს და ა.შ. დამო მისცა დანიშვნა, რაც მათ ორმხრივ ურთიერთობას უზრუნველყოფს.
მოდით გადავხედოთ "რბილი" გამოთვლების მეთოდებს, რომლებიც დაუყოვნებლივ არ არღვევს ბიზნესის ფართო გაფართოებას. ამ მეთოდების ალგორითმები და პარამეტრები მნიშვნელოვნად ნაკლებად დეტერმინისტულია, ვიდრე ტრადიციული. „რბილი“ გამოთვლების კონცეფციის გაჩენა განხორციელდა ინტელექტუალური და ბუნებრივი პროცესების გამარტივებული მოდელირების მცდელობებით, რომლებიც ხშირად ხასიათდება შემთხვევითი ხასიათით.
ნერვული ქსელები ავლენენ ამჟამინდელ დასკვნებს ტვინის ფუნქციონირების შესახებ. მნიშვნელოვანია, რომ ტვინი შედგება უმარტივესი ელემენტებისაგან - ნეირონებისგან, რომლებიც ერთმანეთთან დაკავშირებულია სინაფსებით, რომელთა მეშვეობითაც ისინი ცვლიან სიგნალებს.
ნერვული ქსელების მთავარი უპირატესობა მდგომარეობს კონდახის სიზუსტეში. ყველაზე ხშირად, იწყება სინაფსების ფიჭური კოეფიციენტების წინა ალგორითმის შეცვლის პროცესი. ამ შემთხვევაში, თქვენ გჭირდებათ ბევრი აპლიკაცია და ბევრი სასწავლო ციკლი. აქ ჩვენ შეგვიძლია გავხადოთ ანალოგი პავლოვის ძაღლის რეფლექსებთან, რომელშიც ძილის მსგავსი რეაქცია მაშინვე გამოჩნდა. ასევე მნიშვნელოვანია, რომ ნერვული ქსელების ყველაზე რთული მოდელები ბევრად უფრო მარტივია, ვიდრე ძაღლის ტვინი; და დასაწყებად საჭირო ციკლები გაცილებით დიდია.
ნერვული ქსელების სტაგნაცია გამართლებულია მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ შეუძლებელია შესწავლილი ობიექტის ან ფენომენის ზუსტი მათემატიკური მოდელის შექმნა. მაგალითად, მკერდში გაყიდვები, როგორც წესი, უფრო მეტია, ვიდრე ფოთოლცვენის დროს, მაგრამ არ არსებობს ფორმულა, რომლის მოვლაც შეიძლება, რადგან სუნი უფრო დიდი იქნება; გაყიდვების მოცულობის პროგნოზირებისთვის, შეგიძლიათ ისწავლოთ ნერვული გაზომვები წინა კლდეების კონდახებზე.
რამდენიმე ნერვულ ზომას შორის შეიძლება ეწოდოს: დაწყების დრო, საწყის მონაცემებთან ადაპტაციის უნარი და გარეგანი განსხვავებების შემცირება დაწყების დროის გაზრდის გამო. გარდა ამისა, შეუძლებელია იმის ახსნა, თუ რა თანმიმდევრობით უნდა იქნას მიღებული ზომები სხვა ამოცანის გადაწყვეტამდე, ასე რომ, ნერვული ქსელები არის "შავი ეკრანის" კატეგორიის სისტემები, რადგან ნეირონების და მათი სინაფსების ფუნქციები არ იძლევა რეალურ ინტერპრეტაციას. არანაკლებ, არსებობს მრავალი ნეირო-სიხშირის ალგორითმი, რომელთაგან ზოგს აქვს გარკვეული ნაკლოვანებები და ზოგს.
პროგნოზირებული ნერვული ზომები ყველაზე ხშირად ანალიზდება უმარტივესი სქემის გამოყენებით: როგორც შეყვანის მონაცემები იკვებება ზომაში, წინასწარ მიიღება ინფორმაცია წინა პერიოდის პროგნოზირებული პარამეტრის მნიშვნელობის შესახებ, ხოლო გაზომვის შედეგი არის პროგნოზი. მიმდინარე პერიოდში - როგორც გაყიდვებით ცნობილ კონდახში. ასევე არსებობს ნაკლებად აშკარა მეთოდები პროგნოზის გასაუმჯობესებლად; ნერვული გაზომვები ძალიან მოქნილი ინსტრუმენტია, რაც განპირობებულია თავად გაზომვების ბოლო მოდელების და მათი ვარიანტების არარსებობით.
კიდევ ერთი მეთოდი არის გენეტიკური ალგორითმები. საფუძველი არის პირდაპირი ძიება, ბუნებაში ევოლუციური პროცესების მოდელირების მცდელობა. ძირითადი ვარიანტისთვის გენეტიკური ალგორითმები ასე მუშაობს:
1. შესაბამისი დავალება მოცემულია თითოეულ ქრომოსომაზე.
2. იქმნება ქრომოსომების ეტაპობრივი ნაკრები - ეს არის თესლის წარმოქმნის ხსნარი.
3. სუნები შერწყმულია რეპროდუქციისა და მუტაციის სპეციალურ ოპერატორებთან.
4. გადაწყვეტილების შეფასება და შერჩევა ხორციელდება ატრიბუტის ფუნქციის განსაზღვრის საფუძველზე.
5. შემოდის ახალი თაობის გადაწყვეტილებები და ციკლი მეორდება.
ევოლუციის კანის ეპოქის შედეგად, საფუძვლიანი გადაწყვეტილებების ძიებაა.
გენეტიკური ალგორითმების არჩევისას, ანალიტიკოსს არ დასჭირდება აპრიორი ინფორმაცია გამომავალი მონაცემების ბუნების ან მისი სტრუქტურის შესახებ.
პროგნოზირებადი გენეტიკური ალგორითმები იშვიათად ერევა უთანხმოებაში, ამიტომ ძნელია პროგნოზის შეფასების კრიტერიუმის დადგენა, ამიტომ გამოსავლის შერჩევის კრიტერიუმით შეუძლებელია იმის დადგენა, ადამიანი გახდება ასტრონავტი თუ ალკონავტი. ამიტომ გამოიყენეთ გენეტიკური ალგორითმები დამატებითი მეთოდის გამოყენებით - მაგალითად, მოწინავე ნერვული გაზომვებით არასტანდარტული აქტივაციის ფუნქციებით, როდესაც შეუძლებელია გრადიენტური ალგორითმების სტაგნაცია. აქ, როგორც პრაქტიკულ მაგალითს, შეგვიძლია ვუწოდოთ MIP- ზომები, რომელთა წარმატებით პროგნოზირება შესაძლებელია, როგორც ჩანს, ფენომენებიდან - მზეზე ლაქების რაოდენობა და ლაზერის ინტენსივობა.
კიდევ ერთი მეთოდი არის ბუნდოვანი ლოგიკა, რომელიც აყალიბებს ფსიქიკურ პროცესებს. ორობითი ლოგიკის ნაცვლად, რომელიც ხაზს უსვამს ზუსტ და ცალსახა ფორმულირებებს, ფუზი წარმოადგენს აზროვნების განსხვავებულ დონეს. მაგალითად, განცხადების "გასული თვის გაყიდვები დაბალი იყო" ფორმალიზება ტრადიციული ორმაგი ან "ბულის" ლოგიკის ფარგლებში იძლევა მკაფიო განსხვავებას "დაბალი" (0) და "მაღალი" (1) გაყიდვების გაგებას შორის. მაგალითად, იგივე ან მეტი გაყიდვები 1 მილიონ შეკელზე მაღალია, ნაკლები გაყიდვები დაბალია.
საკვები მოდის: რატომ ითვლება გაყიდვები 999999 შეკელზე უკვე დაბალად? ცხადია, ეს არ არის სრულიად სწორი განცხადება. ბუნდოვანი ლოგიკა მოქმედებს რბილ ცნებებში. მაგალითად, გაყიდვები დაახლოებით 900 ათასი. შეკელებს შეაფასებენ მაღალი რანგი 0,9 და დაბალი 0,1 წოდებით.
ბუნდოვან ლოგიკაში ამოცანები ჩამოყალიბებულია წესების მიხედვით, რომლებიც წარმოიქმნება გონებისა და შედეგების კრებულიდან. გამოიყენეთ უმარტივესი წესები: „თუ კლიენტებს მიეცათ მოკრძალებული სესხის ვადა, მაშინ გაყიდვები იგივე იქნება“, „თუ კლიენტებს მიეცათ ღირსეული ფასდაკლება, მაშინ გაყიდვები ცუდი იქნება“.
წესების პირობების დადგენის შემდეგ, გონების მკაფიო მნიშვნელობები (დღეს სესხის ვადა და ხელფასის შემცირების ზომა) გარდაიქმნება ბუნდოვან ფორმაში (დიდი, პატარა და ა.შ.). შემდეგ ისინი მუშავდება დამატებითი ლოგიკური ოპერაციების საშუალებით და გარდაიქმნება ციფრულ მნიშვნელობებად (პროდუქტის ერთეულებში გაყიდვების პროგნოზი).
ყველაზე საიმედო მეთოდებთან შედარებით, ბუნდოვანი მეთოდები საშუალებას იძლევა გამოთვლები ძალიან სწრაფად განხორციელდეს, მაგრამ ეს არ აუმჯობესებს მათ სიზუსტეს. ასეთი სისტემების ნაკლოვანებებს შორის არის სტანდარტული დიზაინის ტექნიკის ნაკლებობა და მათემატიკური ანალიზის შეუძლებლობა ტრადიციული მეთოდების გამოყენებით. გარდა ამისა, კლასიკურ ბუნდოვან სისტემებში, შეყვანის რაოდენობების რაოდენობის ზრდა იწვევს წესების რაოდენობის ექსპონენციალურ ზრდას. ამ და სხვა ნაკლოვანებების გამოსასწორებლად, მაგალითად, სხვადასხვა ნერვულ გაზომვებში, აუცილებელია ფუზული ლოგიკის სისტემების შეცვლა ყოველგვარი შეზღუდვის გარეშე.
"რბილი" გაანგარიშების მეთოდების ფარგლებში შეგიძლიათ ნახოთ ეგრეთ წოდებული ჰიბრიდული ალგორითმები, რომლებიც მოიცავს უამრავ სხვადასხვა საწყობს. მაგალითად, ბუნდოვან-ლოგიკური ზომები, ან ნერვული ზომები, რომლებიც უკვე გამოიცნეს, გენეტიკური გავლენით.
ჰიბრიდულ ალგორითმებში, როგორც წესი, არსებობს სინერგიული ეფექტი, რომლის დროსაც ერთი მეთოდის ნაკლოვანებები კომპენსირდება სხვისი უპირატესობებით და ქვესისტემა აჩვენებს შედეგს, რომელიც მიუწვდომელია ერთგვაროვანი კომპონენტისთვის.
ბუნდოვანი ლოგიკის სისტემებს) შეუძლიათ იმუშაონ არაზუსტი, მკაფიო ინფორმაციით და ახსნან მიღებული გადაწყვეტილებები, ვიდრე ავტომატურად ისწავლონ მათი გამოყვანის წესები. შედეგად, ამ მიზნით ასევე აუცილებელია მისი თანამშრომლობა ინფორმაციის დამუშავების სხვა სისტემებთან. ასეთი სისტემები აქტიურად ტესტირებას განიცდის სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა პროცესის კონტროლი, ინჟინერია, ფინანსური ოპერაციები, კრედიტუნარიანობის შეფასება, სამედიცინო დიაგნოსტიკა და ა.შ. ეს მნიშვნელობა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია უაღრესად ეკონომიურ და ფინანსურ სიტუაციებში, რადგან მათი დინამიური ხასიათის გამო, პასუხისმგებლობის ფუნქციები აუცილებლად ეგუება ცვალებად გონებას.თუ გსურთ ბუნდოვანი ლოგიკა, შეგიძლიათ აშკარად გამოიყენოთ ექსპერტის ცოდნა დამატებითი წესებისთვის ენობრივი ცვლილებებიაქსესუარის ფუნქციების შემუშავებას და რეგულირებას დიდი დრო სჭირდება, როგორც ეს ცვლილებები ნიშნავს. ნეიროთერმული მეთოდები იწყებენ ამ პროცესის ავტომატიზაციას და ამით აჩქარებენ განვითარებისა და მასზე დახარჯვის დროს, რითაც ამცირებს სისტემის პარამეტრებს. სისტემებს, რომლებიც იყენებენ ნერვულ ზომებს ბუნდოვანი მოდელების პარამეტრების დასადგენად, ნერვულ საეჭვო სისტემებს უწოდებენ. ამ სისტემების ყველაზე მნიშვნელოვანი ძალა არის მათი ინტერპრეტაცია ბუნდოვანი თუ-მაშინ წესების თვალსაზრისით.
ასეთ სისტემებს ასევე უწოდებენ კოოპერატიულ ნერვულ ფაზულ სისტემებს და უპირისპირდებიან კონკურენტულ ნერვულ საეჭვო სისტემებს, რომლებშიც ნერვული სქემები და საეჭვო სისტემები ერთდროულად მუშაობენ იმავე პრობლემების გადაწყვეტაზე, ერთმანეთთან ურთიერთქმედების გარეშე. ამ შემთხვევაში, ნეირონული ქსელი გამოიყენება შეყვანის ხელახალი დამუშავებისთვის ან ბუნდოვანი სისტემის გამოსავლების შემდგომი დამუშავებისთვის.
მათ ასევე აქვთ ბუნდოვანი ნერვული სისტემები. ასე ჰქვია ნერვულ ქსელებს, რომლებიც იყენებენ ბუნდოვან მეთოდებს მათი მახასიათებლების განვითარებისა და გაუმჯობესების დასაჩქარებლად. ამის მიღწევა შესაძლებელია, მაგალითად, ბუნდოვანი წესების გამოყენებით განვითარების ტემპის შესაცვლელად ან ნერვული ქსელების დათვალიერებით ბუნდოვანი შეყვანის მნიშვნელობებით.
პერცეპტრონის დაწყების სიჩქარის კონტროლის ორი ძირითადი მიდგომა არსებობს მთელი დასახლების შემობრუნების მეთოდით. პირველ შემთხვევაში, სიჩქარე იცვლება საათობრივად და ეტაპობრივად საზღვრის ყველა ნეირონისთვის, რაც დამოკიდებულია ერთ გლობალურ კრიტერიუმზე - მიღწეული საშუალო კვადრატული გადახრა გამომავალი ბურთზე. ამ შემთხვევაში სიგლუვე იწყება საწყის ეტაპზე და ჩერდება შემდგომ ეტაპზე ჭრის რხევით. სხვა ტიპში შეფასებულია ცვლილებები რამდენიმე ინტერნეირონულ ლიგატში. თუ ლიგატების მატება დაიწყებს ზრდას მომდევნო ორი დღის განმავლობაში, მაშინ მიზანშეწონილია შეიცვალოს ძირითადი ადგილობრივი ტემპი - წინააღმდეგ შემთხვევაში კვალი გაიზრდება. ბუნდოვანი წესების გამოყენებამ შეიძლება უზრუნველყოს კავშირის მოდიფიკაციის ადგილობრივი სიჩქარის ზუსტი კონტროლი. შემცირება ვერ მიიღწევა, თუ ამ წესების შეყვანის პარამეტრების კონტექსტში განისაზღვრება შერევის გრადიენტების თანმიმდევრული მნიშვნელობები. ზოგადი წესების ცხრილი შეიძლება, მაგალითად, ასე გამოიყურებოდეს:
| წინ გრადიენტი | დინების გრადიენტი | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| ნ.ბ. | ნ.ს. | ზ | PS | პ.ბ. | |
| ნ.ბ. | პ.ბ. | PS | ზ | ნ.ს. | ნ.ბ. |
| ნ.ს. | ნ.ს. | PS | ზ | ნ.ს. | ნ.ბ. |
| ზ | ნ.ბ. | ნ.ს. | ზ | ნ.ს. | ნ.ბ. |
| PS | ნ.ბ. | ნ.ს. | ზ | PS | ნ.ს. |
| პ.ბ. | ნ.ბ. | ნ.ს. | ზ | PS | პ.ბ. |
ენობრივი ცვლილებები დაწყების მაჩვენებელი და გრადიენტი აღებულია ცხრილში, რაც ილუსტრირებულია მნიშვნელობის დაწყების ადაპტაციის გაურკვეველი წესით: NB - დიდი უარყოფითი; NS – მცირე უარყოფითი; Z – ნულთან ახლოს; PS - მცირე დადებითი; PB - დიდი დადებითი.
თქვენ ნახავთ, რომ მიმდინარე ჰიბრიდულ ნერვულ საეჭვო სისტემებში, ნერვული ზომები და ბუნდოვანი მოდელები გაერთიანებულია ერთ ჰომოგენურ არქიტექტურაში. ასეთი სისტემები შეიძლება განიმარტოს როგორც ნერვული გაზომვები ბუნდოვანი პარამეტრებით ან როგორც ბუნდოვანი სისტემის პარალელური დაყოფა.
ბუნდოვანი ლოგიკის ელემენტები
გასაგებია ბუნდოვანი ლოგიკის ცენტრალური ცნებები ენობრივი ცვლილება. ლოტფ ზადეს, სავარაუდოდ, ლინგვისტურ ტერმინს ცვლილება ეწოდება, რაც ნიშნავს სიტყვებს, როგორიცაა ბუნებრივი და ხელოვნური ენა. ენობრივი ცვლილების მაგალითია, მაგალითად, წარმოების დაცემა, რადგან ის იძენს არა რიცხვობრივ, არამედ ენობრივ მნიშვნელობებს, როგორიცაა, მაგალითად, უმნიშვნელო, შესამჩნევად და უფრო კატასტროფულად. აშკარაა, რომ ენობრივი მნიშვნელობები მკაფიოდ არ ახასიათებს არსებულ მდგომარეობას. მაგალითად, წარმოების 3%-იანი ვარდნა შეიძლება ჩაითვალოს უმნიშვნელო ან უმნიშვნელო. ინტუიციურად ცხადია, რომ ამ კატასტროფული დაცემის მასშტაბები შეიძლება მცირეც კი იყოს.
ძირითადად ბუნდოვანი ლოგიკადევს ბუნდოვანი მულტიპლიკატორების თეორია, რომელიც 1965-1973 წლებში შემუშავდა ლ.ზადეს ნაშრომების სერიაში. ბუნდოვანი სიმრავლეების და ბუნდოვანი ლოგიკის მათემატიკური თეორია, ასევე კლასიკური მულტიპლიკატორების თეორიისა და კლასიკური ფორმალური ლოგიკის გაფართოება. ახალი თეორიის გაჩენის მთავარი მიზეზი იყო ადამიანის პროცესების, სისტემებისა და ობიექტების აღწერილობაში ბუნდოვანების და სიახლოვის გამოვლენა.
ლ.ზადე, წინამორბედების პრინციპებზე დაფუძნებული ბუნდოვანი სიმრავლეების ძალის ფორმულირება. 1920-იანი წლების დასაწყისში პოლონელი მათემატიკოსი ლუკაშევიჩი მუშაობდა მდიდარი მათემატიკური ლოგიკის პრინციპებზე, რომლებშიც პრედიკატების მნიშვნელობა შეიძლება იყოს „სიმართლე“ ან „სისულელე“. 1937 წელს კიდევ ერთმა ამერიკელმა მეცნიერმა, მ. ბლეკმა, პირველად შეამცირა ლუკაშევიჩის მდიდარი ლოგიკა მრავალი ობიექტის ჩამონათვალზე და ასეთ ჯერადებს უწოდა უმნიშვნელო.
ბუნდოვანი ლოგიკა, როგორც პირდაპირი მეცნიერული მიდგომა, არ განვითარდა მარტივად და არ არის უნიკალური ფსევდომეცნიერებისთვის. 1989 წელს, როდესაც ფუჟური ლოგიკის წარმატებული გამოყენების აპლიკაციები თავდაცვაში, მრეწველობასა და ბიზნესში ათეულობით იყო დათვლილი, აშშ-ის ეროვნულმა სამეცნიერო პარტნიორობამ განიხილა მასალების შემუშავება ბუნდოვანი ფაქტორებიდან. აი ასისტენტები.
ბუნდოვანი სისტემების განვითარების პირველი პერიოდი (60-იანი წლების დასასრული - 70-იანი წლების დასაწყისი) ხასიათდება ბუნდოვანი მულტიპლიკატორების თეორიული აპარატის განვითარებით. 1970 წელს ბელმანმა და ზეიდმა განავითარეს გადაწყვეტილების მიღების თეორია ბუნდოვან გონებაში.
70-80-იან წლებში (სხვა პერიოდში) ჩნდება პირველი პრაქტიკული შედეგები ფაფუკი გათბობის სფეროში დასაკეცი ტექნიკური სისტემების გამოყენებით (ორთქლის გენერატორი ბუნდოვანი გათბობით). ᲛᲔ. 1975 წელს მამდანმა დააპროექტა პირველი კონტროლერი, რომელიც მუშაობდა ზადეს ალგებრის საფუძველზე, ორთქლის ტურბინით. ამავდროულად, საეჭვო ლოგიკაზე დაფუძნებული საექსპერტო სისტემების შექმნა და ბუნდოვანი კონტროლერების განვითარება დაიწყო ყურადღების მიქცევა. გადაწყვეტილების მიღების მხარდასაჭერმა ბუნდოვანმა ექსპერტულმა სისტემებმა ფართო გამოყენება ჰპოვა მედიცინასა და ეკონომიკაში.
მოსალოდნელია, რომ მესამე პერიოდში, რომელიც გრძელდება 80-იანი წლების ბოლოდან 1980-იანი წლების ბოლოს, გამოჩნდება პროგრამული პაკეტები ბუნდოვანი საექსპერტო სისტემების გენერირებისთვის და თანდათან ფართოვდება ბუნდოვანი ლოგიკის სტაგნაციის სფეროები. ის ჩართული იქნება საავტომობილო, კოსმოსური და სატრანსპორტო ინდუსტრიებში, სამომხმარებლო ელექტრონიკის წარმოებაში, ფინანსების სფეროში, მენეჯმენტის გადაწყვეტილებების ანალიზსა და მიღებაში და სხვა მრავალფეროვნებაში. გარდა ამისა, ბუნდოვანი ლოგიკის განვითარებამ თავისი როლი ითამაშა B. Cosco-ს მიერ ცნობილი FAT თეორემის (Fuzzy Approximation Theorem) დადასტურებაში, რომელმაც დაადასტურა, რომ ნებისმიერი მათემატიკური სისტემის დაახლოება შესაძლებელია საფუზურ ლოგიკაზე დაფუძნებული სისტემით.
საინფორმაციო სისტემებს, რომლებიც ეფუძნება ფაზურ ფაქტორებსა და ბუნდოვან ლოგიკას ე.წ ბუნდოვანი სისტემები.
უპირატესობებიბუნდოვანი სისტემები:
· ფუნქციონირება უმნიშვნელოთა გონებაში;
· მკაფიო და ბნელი მონაცემებით მუშაობა;
· მენეჯმენტში საექსპერტო ცოდნის მიღება;
· ახლომდებარე ადამიანების პობუდოვას მოდელები;
· წინააღმდეგობა სისტემაში შეყვანისას სხვადასხვა ტიპის ქარიშხლებით.
Არ არის საკმარისიბუნდოვანი სისტემები:
· ბუნდოვანი სისტემების აგების სტანდარტული მეთოდების არსებობა;
· ფაზა სისტემების მათემატიკური ანალიზის შეუძლებლობა სხვა მეთოდების გამოყენებით;
· ფუჟური მიდგომის გამოყენება რეალურთან შედარებით არ იწვევს გამოთვლების სიზუსტის ზრდას.
ბუნდოვანი მულტიპლიკატორების თეორია.ძირითადი განსხვავება ბუნდოვანი სიმრავლეების თეორიასა და მკვეთრი გამრავლების კლასიკურ თეორიას შორის მდგომარეობს იმაში, რომ მკვეთრი მულტიპლიკატორებისთვის დამახასიათებელი ფუნქციის გამოთვლის შედეგი შეიძლება იყოს მხოლოდ ორი მნიშვნელობა - 0 ან 1, შემდეგ ბუნდოვანებისთვის x გამრავლება არის. უსასრულო, მაგრამ გარშემორტყმულია ნულიდან ერთამდე დიაპაზონით.
ბუნდოვანი უპიროვნო.დაე, U იყოს უნივერსალური უპიროვნების სახელი, იმ ელემენტებიდან, საიდანაც იქმნება ყველა სხვა სიმრავლე, რომელიც ჩანს ამ კლასში, მაგალითად, ყველა მთელი რიცხვის უპიროვნება, ყველა გლუვი ფუნქციის უპიროვნობა და ა.შ. მულტიპლიკატორის დამახასიათებელი ფუნქცია არის ფუნქცია, რომლის მნიშვნელობები მიუთითებს, თუ რომელია მამრავლის A ელემენტი:
ბუნდოვანი სიმრავლის თეორიაში, დამახასიათებელ ფუნქციას ეწოდება წევრობის ფუნქცია და ეს მნიშვნელობები არის x ელემენტის წევრობის ხარისხი A საეჭვო მულტიპლიკატორთან.
Suvorishe: ბუნდოვანი, ანონიმური A ეწოდება წყვილთა მთლიანობას
დე – ძალაუფლების ფუნქცია, მაშინ 
ვთქვათ, მაგალითად, U = (a, b, c, d, e), . მაშინ ელემენტი a არ მიეკუთვნება A სიმრავლეს, ელემენტი b ეკუთვნის მცირე სამყაროს, ელემენტი c ეკუთვნის დიდ სამყაროს, ელემენტი d ეკუთვნის დიდ სამყაროს, e არის ელემენტი A გამრავლების.
კონდახი. დაე, სამყარო იყოს რეალური რიცხვების გარეშე. ბუნდოვანი სიმრავლე A, რომელიც აღნიშნავს 10-თან ახლოს რიცხვების სიმრავლეს, შეიძლება განისაზღვროს დამხმარე ფუნქციის გამოყენებით (ნახ. 21.1):
,
