Скачиваний:
29
Добавлен:
02.05.2014
Размер:
178.69 Кб
Скачать

Министерство Образования Российской Федерации

Уфимский Государственный Авиационный Технический Университет

Кафедра ТК

Отчет по лабораторной работе №5

по курсу «Системы искусственного интеллекта»

на тему «Разработка гибридных интеллектуальных систем в среде MatLab»

Выполнили: студенты гр. Т28-420

Проверила: Габдуллина Э.Р.

Уфа 2006

Лабораторная работа № 5

Разработка гибридных интеллектуальных систем в среде MatLab

Цель работы:

Исследование процесса разработки адаптивной системы нейро-нечеткого вывода для аппроксимации зависимости, описываемой некоторой математической функцией.

Постановка задачи:

С помощью адаптивной сети нечеткого вывода аппроксимировать функцию: y = 2x2

Ход работы:

Исходные данные для обучения нейросети:

Структура нейросети имеет вид:

Процесс обучения нейронной сети:

Результат обучения нейронной сети:

Число эпох

40

Значение ошибки

1,1296

Просмотр поверхности соответствующей системы нечеткого вывода:

Правила сгенерированной системы нечеткого вывода:

Результаты аппроксимации с помощью сети:

x

y

Y*

| y - y* |

δy

0,4

0,32

0,322

0,002000

0,006250

1,6

5,12

5,9

0,780000

0,152344

2,8

15,68

15,2

0,480000

0,030612

4

32

31,5

0,500000

0,015625

5,2

54,08

54,8

0,720000

0,013314

6,4

81,92

81,7

0,220000

0,002686

7,6

115,52

115

0,520000

0,004501

8,8

154,88

156

1,120000

0,007231

Изменение функций принадлежности:

Функция принадлежности

Исходные параметры

Скорректированные параметры

A1

A2

A1

A2

In1mf1

1.951

2.567

2,851

3,067

In1mf2

2.082

6.455

2,782

6,355

In1mf3

1.871

8.907

2,771

8,407

Результаты аппроксимации с помощью скорректированной сети:

X

y

Исходная сеть

Скорректированная сеть

y*

| y - y* |

Δy

y*

| y - y* |

δy

0,4

0,32

0,322

0,002000

0,006250

0,33

0,010000

0,031250

1,6

5,12

5,9

0,780000

0,152344

5,12

0,000000

0,000000

2,8

15,68

15,2

0,480000

0,030612

15,7

0,020000

0,001276

4

32

31,5

0,500000

0,015625

32

0,000000

0,000000

5,2

54,08

54,8

0,720000

0,013314

54,1

0,020000

0,000370

6,4

81,92

81,7

0,220000

0,002686

81,9

0,020000

0,000244

7,6

115,52

115

0,520000

0,004501

116

0,480000

0,004155

8,8

154,88

156

1,120000

0,007231

155

0,120000

0,000775

В результате добавления нового правила нарушается структура сети и ошибка не корректируется в процессе ее обучения:

Вывод:

В ходе проделанной работы был исследован процесс разработки адаптивной системы нейро-нечеткого вывода для аппроксимации зависимости, описываемой некоторой математической функцией.

5

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.

Соседние файлы в папке Лабораторная работа №5