рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Образование
/
Графическое представление основных операций

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Графическое представление основных операций

Графическое представление основных операций - раздел Образование, СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Название Операции Графическое Предст...

Название Операции	Графическое представление
Дополнение
Пересечение I (минимум: невзаимодействующие переменные)
Объеди-нение I (максимум: невзаимодействующие переменные)
Разность

Свойства операций È и Ç.

Пусть А, В, С - нечеткие множества, тогда выполняются следующие свойства:

· - коммутативность;

· - ассоциативность;

· - идемпотентность;

· - дистрибутивность;

· AÈÆ = A, где Æ - пустое множество, т.е. mÆ(x) = 0 ">xÎE;

· AÇÆ = Æ;

· AÇE = A, где E - универсальное множество;

· AÈE = E.

В отличие от четких множеств, для нечетких множеств в общем случае:

AÇ ¹ Æ,

AÈ ¹ E.

Замечание. Введенные выше операции над нечеткими множествами основаны на использовании операций max и min. В теории нечетких множеств разрабатываются вопросы построения обобщенных, параметризованных операторов пересечения, объединения и дополнения, позволяющих учесть разнообразные смысловые оттенки соответствующих им связок «и», «или», «не».

Один из подходов к операторам пересечения и объединения заключается в их определении в классе треугольных норм и конорм.

Треугольной нормой (t-нормой) называется двуместная действительная функция T:[0,1]´[0,1]®[0,1], удовлетворяющая следующим условиям:

1. T(0,0)=0; T(m_A, 1) = m_A; T(1,m _A) = m_A - ограниченность;

2. T(m_A, m_B) £T(m_C, m_D), если m_A£m_C , m_B£m_D - монотонность;

3. T(m_A , m _B) = T(m_B, m_A)- коммутативность;

4. T(m_A, T(m _B, m_C))= T( T(m_A, m_B), m_C) – ассоциативность.

Простым случаем треугольных норм являются:

min(m_A ,m _B)

произведение m_A×m_B

max(0,m_A +m _B -1).

Треугольной конормой (t-конормой) называется двуместная действительная функция ^:[0,1]´[0,1]® [0,1], со свойствами:

1. T(1,1) = 1; T(m_A ,0) = m _A ; T(0, m _A) = m_A - ограниченность;

2. T(m_A, m_B )³ T(m_C, m_D ), если m_A ³m_C , m_B ³m_D - монотонность;

3. T(m_A , m_B ) = T(m_B , m_A ) - коммутативность;

4. T(m_A, T(m_B , m_C )) = T(T(m_A , m_B ), m_C ) - ассоциативность.

Примеры t-конорм:

max(m_A, m _B)

m_A + m_B - m_A× m_B

min(1,m_A + m_B).

1.4.4. Алгебраические операции над нечеткими множествами

Алгебраическое произведение A и B обозначается A^.B и определяется так:

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Саратовский государственный технический университет... М Б Бровкова... СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Графическое представление основных операций

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Краткая история развития искусственного интеллекта
Самыми первыми интеллектуальными задачами, которые стали решаться при помощи ЭВМ, были логические игры (шашки, шахматы), доказательство теорем. Хотя, правда, здесь надо отметить еще кибернетические

Основные направления искусственного интеллекта
Имеется, по крайней мере, две точки зрения на то, что следовало бы назвать ИИ. Первую можно назвать нейробионической. Ее сторонники ставят перед собой цель воспроизвести искусственным образом те пр

Нечеткая логика
Нечеткая логика (fuzzy logic) - одно из немногих научных направлений, созданных в США, развитых в Японии и вновь признанных американцами уже после безнадежной утраты стратегической инициативы [47].

Автоматизированных систем
Создание и развитие интеллектуальной системы (ИС) представляет собой сложный многоэтапный процесс, характеризующийся значительными капиталовложениями, длительным сроком реализации и существенной не

Оценка качества и определения оптимальной настройки технологического объекта в реальном времени
Рассматриваемая проблема является многоцелевой как непосредственно для оценки качества изделий в реальном времени, так и для диагностирования оптимизации адаптивного управления и др

Как объект применения нейросетевых методов
Работы по реализации систем диагностики процессов резания традиционно принято проводить в два этапа. Первый этап заключается в установлении корреляционных связей между состоянием процесса резания и

В контексте решаемой задачи
В общем случае искусственная нейросеть не является универсальной по своей структуре. Для ряда прикладных задач существует множество различных структур реализации, алгоритмов, методо

Без обратных связей
Нейроны слоя 0 (показанные кружками) служат лишь точками разветвления и не выполняют вычислений. Каждый нейрон слоя 0 соединен с каждым нейроном слоя 1 (называемого слоем Кохонена) отдельным вес

Обучение нейросети
Обучение состоит в многократном предъявлении характерных примеров, а также адаптивной модификации весовых коэффициентов до тех пор, пока НС на своем выходе не станет выдавать желаем

В контексте задачи
Эти изменения связаны с наличием в обучающей выборке помимо спектрального представления акустического сигнала от станка ещё и значений параметров качества обрабатываемой детали, которые добавляются

Слоя Кохонена
В силу особенностей входного сигнала основная часть входных векторов не распределена равномерно по всей поверхности гиперсферы, а сосредоточена в некоторых небольших областях. При э

А - шероховатости, б - волнистости
Анализируя полученные результаты, можно прийти к выводу, что между параметрами качества и нейронами, которые классифицируют входной сигнал, существует явная зависимость, выражаемая в соответствии о

ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ В МЕХАНООБРАБОТКЕ
3.1. Оптимизация в технике: общие вопросы Технологическая система должна получать определенную оценку с помощью некоторых показателей качества, представляющ

Оптимизация в металлообработке
В настоящее время имеется множество работ по оптимизации качества формообразования. Здесь сознательно применен термин «качество формообразования, так как в нашем понимании современное представление