66552

Нейро-нечіткі мережі для поданя і обробки знань

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Нейрониі мережі, наприклад, є зручними для задач розпізнавання образів, але дуже незручні для пояснення, як вони таке розпізнавання здійснюють. Вони можуть автоматично здобувати знання, але процес їхнього навчання найчастіше відбувається досить повільно

Украинкский

2014-11-30

102.15 KB

5 чел.

Міністерство освіти і науки України

Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Кафедра комп’ютерних наук

Лабораторна робота №6

Нейро-нечіткі мережі для поданя і обробки знань

 Виконав

 cтудент групи СНс-33

Михалевич М.М.

Перевірив

 Фалендиш В.В.

Тернопіль, 2011

Тема роботи:Нейро-нечіткі мережі для поданя і обробки знань.

Мета роботи:Ознайомитись з нейро-нечіткими мережами для поданя і обробки знань.

Теоритичні відомості

Різні типи інтелектуальних систем мають свої особливості, наприклад, за можливостями навчання, узагальнення і отримання результатів, що робить їх найбільш придатними для вирішення одних класів задач і менш придатними — для інших.

Нейрониі мережі, наприклад, є зручними для задач розпізнавання образів, але дуже незручні для пояснення, як вони таке розпізнавання здійснюють. Вони можуть автоматично здобувати знання, але процес їхнього навчання найчастіше відбувається досить повільно, а аналіз навченої мережі є дуже складним (навчена мережа є звичайно «чорною скринею» для користувача). При цьому яку-небудь апріорну інформацію (знання експерта) для прискорення процесу навчання в нейронну мережу ввести складно.

Системи з нечіткою логікою, напроти, є зручними для пояснення одержуваних за їхньою допомогою висновків, але 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 невеликим значенням.

Хаяши  та Імура (А. Ітига) показали, що иейромережа прямого поширення може апроксимувати будь-яку систему, що заснована на нечітких правилах, та будь-яка нейромережа прямого поширення може бути апроксимована системою, що заснована на нечітких правилах.

Нейро-нечітка мережа - це подання системи нечіткого виведення у вигляді нейронної мережі, зручної для навчання, поповнення, аналізу та використання. Структура нейро-нечіткої мережі відповідає основним блокам систем нечіткого виведення.

Завдання до лабораторноїроботи

Згідно з номером індивідуального варіанта студента за журналом згенерувати навчаючу та тестову вибірки даних.

Нехай V- номер студента за журналом, а гапсі - функція, що генерує псев-довипадкові числа у діапазоні [0; 1]. Визначимо кількість екземплярів у навчаючій вибірці Sн кількість екземплярів у тестовій вибірці SТ, кількість вхідних змінних (ознак) вибірок N, значення ознак вибірок: навчаючої xн,  та тестової xт., а також значення цільових ознак для вибірок: навчаючої—yн та тестовоїyт.

Вхідні дані:

V  = 16; N = 2;

S n = 2* 16=  32;

S t = 3*16 = 48;

S= 1,2,3,… S n

S= 1,2,3,… S т

Результат роботи

Навчаюча вибірка Хн і тестова вибірка Хт

Цільові ознаки навчаючої Yн та тестової вибірки Yт

Висновок: На цій лабораторній роботі я ознайомився з нейро-нечіткими мережами для поданя і обробки знань.

Текст програми

unit Unit1;

interface

uses

 Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,

Dialogs, StdCtrls;

type

 TForm1 = class(TForm)

   Button1: TButton;

   Memo1: TMemo;

   Button2: TButton;

   Memo2: TMemo;

   Memo3: TMemo;

   Button3: TButton;

   Button4: TButton;

   Memo4: TMemo;

procedure Button1Click(Sender: TObject);

procedure Button2Click(Sender: TObject);

procedure Button3Click(Sender: TObject);

procedure Button4Click(Sender: TObject);

private

   { Privatedeclarations }

public

   { Publicdeclarations }

end;

var

 Form1: TForm1;

 V,N : real;

Sn,St :integer;

Xn : array [1..32, 1..6] ofreal;

Xt : array [1..48, 1..6] ofreal;

Yn : array [1..32] ofreal;

Yt : array [1..48] ofreal;

rand : real;

 s,j,i: integer;

implementation

{$R *.dfm}

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);

begin

randomize;

Random(10);

rand := random/10;

 V := 16;

 N := 2;

Sn := 32;

St := 48;

for s := 1 toSndo

begin

for j := 1 to 6 do

begin

Xn[s,j]:= (V/(s*j))* rand;

end;

     Memo1.Lines.Add(floatToStr(Xn[s,1]) + '|   |' + floatToStr(Xn[s,2])

            + '|   |' + floatToStr(Xn[s,3]) + '|   |' + floatToStr(Xn[s,4])

            + '|   |' + floatToStr(Xn[s,5]) + '|   |' + floatToStr(Xn[s,6]) );

end;

end;

procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);

begin

randomize;

Random(10);

rand := random/10;

 V := 16;

for s := 1 toStdo

begin

for j := 1 to 6 do

begin

Xt[s,j]:= (V/(s*j))* rand;

end;

     Memo2.Lines.Add( floatToStr(Xt[s,1]) + '|   |' + floatToStr(Xt[s,2])

            + '|   |' + floatToStr(Xt[s,3]) + '|   |' + floatToStr(Xt[s,4])

            + '|   |' + floatToStr(Xt[s,5]) + '|   |' + floatToStr(Xt[s,6]));

end;

end;

procedure TForm1.Button3Click(Sender: TObject);

begin

for s := 1 toSndo

begin

Yn[s]:= 0.1*(Xn[s,1]+Xn[s,2]);

     Memo3.Lines.Add('Y= '+ floatToStr(Yn[s]));

end;

end;

procedure TForm1.Button4Click(Sender: TObject);

begin

for s := 1 toStdo

begin

Yt[s]:= 0.1*(Xn[s,1]+Xn[s,2]);

     Memo4.Lines.Add('Y= '+ floatToStr(Yt[s]));

end;

end;

end.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

13173. ИПОТЕЧНОЕ КРЕДИТОВАНИЕ 447 KB
  ДИПЛОМНАЯ РАБОТА ИПОТЕЧНОЕ КРЕДИТОВАНИЕ Оглавление Введение Глава 1. Теоретические основы ипотечного кредитования 1.1. Сущность и схемы ипотечного кредитования его значение в рыночной экономике
13174. СОЗДАНИЕ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ МАРКЕТИНГОВОЙ СЛУЖБЫ НА ПРЕДПРИЯТИИ 310.5 KB
  ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ СОЗДАНИЕ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ МАРКЕТИНГОВОЙ СЛУЖБЫ НА ПРЕДПРИЯТИИ СОДЕРЖАНИЕ Введение Глава 1. Создание службы маркетинга на предприятии Маркетинговые структуры предприятия Служба маркетинга на предприятии 1.3. Прав...
13175. Государственный бюджет РФ, его структура и динамика 186 KB
  КУРСОВАЯ РАБОТА Дисциплина Экономическая теория Тема: Государственный бюджет РФ его структура и динамика Содержание Введение Глава 1. Экономическая сущность структура доходы и расходы государственного бюджета Глав...
13176. КЛАССИФИКАТОРЫ СЛОЕВ, СЕМАНТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК И ОБЪЕКТОВ КАРТ ОБСТАНОВКИ О ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ 2.12 MB
  КЛАССИФИКАТОРЫ СЛОЕВ СЕМАНТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК И ОБЪЕКТОВ КАРТ ОБСТАНОВКИ О ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ Москва 2009 г. ОГЛАВЛЕНИЕ 1 ВВЕДЕНИЕ Классификатор предназначен для создания электронных карт обстановки о чрезвычайных ситу...
13177. КОМПЮТЕРНІ МЕРЕЖІ. Комунікаційна мережа 878.5 KB
  КОМПЮТЕРНІ МЕРЕЖІ 1. Введення Компютерна мережа обчислювальна мережа мережа передачі даних система звязку компютерів і/або компютерного устаткування сервери маршрутизатори і інше устаткування канали звязку. Для передачі інформації можуть бути використані р
13178. ВИВЧЕННЯ ЯВИЩА ЕЛЕКТРОМАГНІТНОЇ ІНДУКЦІЇ 2.51 MB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 17 ВИВЧЕННЯ ЯВИЩА ЕЛЕКТРОМАГНІТНОЇ ІНДУКЦІЇ Мета роботи: спостерігати явище електромагнітної індукції перевірити умови появи в котушці індукційного струму дослідити залежність напряму струму від властивостей магнітного поля перевірити с
13179. Дослідження МПС на базі мікропроцесорного комплекту КР580 821.5 KB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №1 Дослідження МПС на базі мікропроцесорного комплекту КР580 1. Мета роботи Вивчення структури та функцiональних можливостей мiкропроцесорної системи МIКРОЛАБ КР58О карти її памятi органiв управл...
13180. Дослiдження роботи оперативних запамятовуючих пристроїв з довiльною вибiркою 238.5 KB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №2 Дослiдження роботи оперативних запамятовуючих пристроїв з довiльною вибiркою 1. Мета роботи Вивчення конструкцiї та режимами роботи оперативних запомятовуючих пристроїв з довiльною вибiркою ЗПДВ на прикладi мiкросхеми К565 РУ2. 2. Короткі те...
13181. ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №3 Функціонування МП КР580ВМ80 (i8080) 2.11 MB
  ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №3 Функціонування МП КР580ВМ80 i8080 1. МЕТА РОБОТИ. Дослідження структури принципу роботи мікропроцесора та виконання окремих команд і простих програм з використанням різних методів адресації в програмах. 2. КОРОТКI ТЕОРЕТИЧНI ВIД...