Idegi hálózatok és kereskedelem, Mik azok a neurális hálózatok
Végül, a modern hibrid neurális fuzzy rendszerekben a neurális hálókat és a fuzzy modelleket egyetlen homogén architektúrává kombinálják.
A gépi tanulás szórakoztató 8. Nézze meg a teljes sorozatot: 1. Óriási frissítés: E cikk alapján új könyvet írtam! Nem csak az összes cikk kibővítését és frissítését szolgálja, de rengeteg vadonatúj tartalmat és rengeteg praktikus kódolási projektet tartalmaz. Nézze meg most!
Az ilyen rendszerek értelmezhetők akár fuzzy paraméterekkel rendelkező neurális hálózatokként, akár párhuzamosan elosztott fuzzy rendszerekként.
Homályos logikai elemek A fuzzy logika központi fogalma a nyelvi változó.
Account Options
Lotfi Zadeh szerint egy idegi hálózatok és kereskedelem nyelvi névnek hívnak, amelynek értékei természetes vagy mesterséges nyelv szavai vagy mondatai. Példa erre a nyelvi változóra például a termelés csökkenése, ha nem numerikus, hanem nyelvi értékeket vesz fel, mint például jelentéktelen, észrevehető, szignifikáns és katasztrofális.
Nyilvánvaló, hogy a nyelvi jelentések nem egyértelműen jellemzik a jelenlegi helyzetet. Intuitív módon egyértelmű, hogy az adott esés katasztrófájának nagyon kicsinek kell lennie.
A fentiekben ismertetett PID-vezérlők rossz minőségű mutatókkal rendelkeznek, amikor a nemlineáris és összetett rendszereket irányítják, valamint nem rendelkeznek elegendő információval a vezérlési objektumról.
A szabályozók tulajdonságai bizonyos esetekben fuzzy logikai módszerekkel, neurális hálózatokkal és genetikai algoritmusokkal javíthatók.
A gépi tanulás szórakoztató 8. rész: Hogyan kell szándékosan becsapni a neurális hálókat
A fuzzy és neurális hálózati vezérlők fő hátránya a konfiguráció összetettsége a fuzzy szabályok adatbázisának összeállítása és egy neurális hálózat képzése. Homályos logika a PID-vezérlőkben A homályos következtetés a következő.
Tegyük fel, hogy a hibavariációs terület halmazokra oszlik, a változás vezérlési területe halmazokra oszlik meg, és hogy egy szakértő segítségével meg tudtuk fogalmazni a következő szabályokat az [Astrom] szabályozó működésére: 1. Ezeket a szabályokat gyakran kompaktabb táblázatos formában írják 5.
A szabályok használatával megkaphatja a vezérlőváltozó értékét a fuzzy vezérlő kimenetén. Ehhez meg kell találni a változó tagsági függvényét a halmazhoz, amely a szabályrendszerbe beépített halmazok következtetési műveleteinek végrehajtása eredményeként jön létre 5. A homályos szabályok táblázatos bemutatása A szabályokban 5.
A tagsági függvény például két halmaz metszéspontjához, és lásd 1.
Ebben az értelemben a fuzzy halmazok elmélete szintén homályos. A [Rutkovskaya] -ban 10 különféle definíció létezik a keresztező halmazok tagsági függvényeiről, de nem mondják el, hogy melyiket kell választani egy adott probléma megoldására.
Különösen érthetőbb műveletet alkalmaznak a tagsági függvények megtalálására a halmazok keresztezése és egyesítése esetén, amelynek analógiája van a szorzás és a valószínűségek összeadásának szabályaival: A tagsági függvény megállapításának első két módszerének alkalmazása azonban általában előnyösebb, mert ez megőrzi a rendes készletekre kifejlesztett szabályok nagy részét [Uskov].
A szabályok 5.
A 9 szabály alkalmazásának eredményeként kapott ellenőrzési tevékenységből származó tagsági függvényt az összes szabály tagsági funkcióinak egyesítéseként tekintik: Most, amikor megkapjuk a kontroll munka az otthoni munka környezetvédelmi irodából ebből következő tagsági függvényét, felmerül a kérdés, hogy a kontroll művelet milyen konkrét értékét kell választani. Ha a fuzzy halmazok elméletének valószínűségi értelmezését használjuk, akkor világossá válik, hogy egy ilyen érték analóg módon kapható meg a kontroll művelet matematikai elvárásával a következő formában:.
Ez a defuzzifikációs módszer a leggyakoribb, de nem az egyetlen.
Ha tetszett ez a cikk, kövess minket a Facebookon is!
A hibajelet, a hiba növekedését, a hiba négyzetét és a hiba integrálását [Mann] használják bemeneti jelként a homályos kimeneti rendszer számára. A homályos PID-vezérlő megvalósítása problémákat okoz, mivel a PID-szabályozó egyenletében szereplő három kifejezésnek megfelelő háromdimenziós szabálytáblával kell rendelkeznie, amelyet rendkívül nehéz kitölteni a szakértői válaszok felhasználásával. Számos PID-szerű fuzzy vezérlőszerkezet található a [Mann] -ben.
- Насколько я знаю, никто из инопланетян, за исключением, возможно, Предтеч, никогда не был удостоен части присутствовать при этом событии.
- Перед Максом находились пять октопауков.
- Жаль, что вы не помните его и никогда не знали, каким он был на самом деле.
- Árváltozások a hullámkereskedelemben
A homályos vezérlő végső hangolása vagy az optimálishoz közeli hangolás továbbra is nehéz feladat. A fuzzy logika segítségével finomhangoljuk a PID-vezérlő együtthatóit A "Paraméterek kiszámítása" és az "Automatikus hangolás és adaptálás" szakaszokban leírt idegi hálózatok és kereskedelem végzett vezérlőhangolás nem optimális, és további hangolás révén javítható.
Mi a különbség a mély tanulás és a szokásos gépi tanulás között?
A beállítást az operátor végezheti el a szabályok alapján lásd a "Kézi szabály-alapú hangolás" fejezetetvagy automatikusan, a fuzzy logikai blokk segítségével 5. A fuzzy logikai blokk fuzzy blokk alapja a hangolási szabályoknak és a fuzzy következtetési módszereknek. A homályos hangolás lehetővé teszi a túllépés csökkentését, az ülepedési idő csökkentését és a PID-vezérlő robusztusabbá tételét.
A vezérlő automatikus fuzzy logikai blokk segítségével történő hangolásának folyamata a vezérlő együtthatóinak kezdeti közelítésének megkeresésével kezdődik.
Hírlevél feliratkozás
Ezt általában a Ziegler-Nichols módszerrel végzik, amely a zárt rendszerben fellépő természetes rezgések és a hurokerősítés periódusán alapul. Ezután megfogalmazzuk a kritériumfüggvényt, amelyre optimalizálási módszerekkel kell keresni a beállítások optimális értékeit.
A vezérlő beállítása során több lépést alkalmaznak [Hsuan].
Először az automatikus hangolási blokk bemeneti és kimeneti jeleinek sávját, a kívánt paraméterek tagsági függvényének formáját, a fuzzy következtetési szabályokat, a logikai következtetési mechanizmust, a defuzzifikációs módszert és a tiszta változók fuzzy-ra konvertálásához szükséges skála tényezőket választjuk ki.
A vezérlő paramétereinek keresése optimalizálási módszerekkel történik. Ehhez a célfüggvényt választják a szabályozási hiba és az ülepedési idő négyzetének összegének integrálására.
Jelentkezzen be a vállalati rendszerbe Jelentkezzen be az Office be A közelmúltban egyre többen beszélnek az úgynevezett neurális hálózatokról, azt mondják, hogy hamarosan aktívan alkalmazzák őket a robotikában, a gépgyártásban és az emberi tevékenység számos más területén, de a keresőmotorok algoritmusai, ugyanaz a Google, már lassan rajtuk indulnak munka. Mik ezek az ideghálózatok, hogyan működnek, mik az alkalmazásuk és hogyan lehetnek hasznosak számunkra, olvass tovább erről az egészről. Mik azok a neurális hálózatok A neurális hálózatok a tudományos kutatások egyik területe a mesterséges intelligencia AI létrehozásának területén, amely az emberi idegrendszer utánzásának vágyán alapszik.
A minimalizálási kritériumban néha hozzáadásra kerül egy objektum kimeneti változójának elfordulási sebessége. A kívánt paraméterekként a megkeresendő paramétereket a tagsági függvények maximumainak helyét lásd az 5. Ábrátvalamint a fuzzy blokk bemeneti és kimeneti skálátényezőit választjuk ki.
- Mi a különbség a mély tanulás és a szokásos gépi tanulás között?
- Piaci hírek A gépi tanulás a minden ágazat jövőjét leginkább befolyásoló technológia.
- Mi a különbség a mély tanulás és a szokásos gépi tanulás között?
- Be is készítjük a Kyle Reese emlékplakettet.
- A következő évtized világot megváltó technológiái - Bitport – Informatika az üzlet nyelvén
- Действие порошка проявилось довольно .
