Adaptiv neyro-noravshan xulosalar tizimi (ANFIS)

443
gibrid o‘rganish algoritmidan foydalanadi[7]. ANFIS noravshan qoidalar va neyron tarmoq
birikmasi sifatida ifodalanishi mumkin:
AGAR x A
1
VA y B
1
bo‘lsa, KEYIN z
1
= w
1
(x, y)
AGAR x A
n
VA y B
n
bo‘lsa, KEYIN z
n
= w
n
(x, y)
(5)
Bu erda
x
va
y
kirish o‘zgaruvchilari, A
1
dan A
n
va B
1
dan B
n
gacha bo‘lgan
x
va
y
bilan
bog‘langan noravshan to‘plamlar,
z
1
dan
z
n
gacha esa chiqish o‘zgaruvchilari,
w
1
dan
w
n
gacha bo‘lgan parametrlar tizimning ishlashini optimallashtirish uchun orqaga tarqalish
algoritmi kabi o‘rganish algoritmi orqali o‘rnatiladi.
Gibrid noravshan xulosa chiqarish tizimlari:
gibrid noravshan xulosa chiqarish
tizimlari o‘z imkoniyatlarini oshirish uchun noravshan
mantiqni boshqa hisoblash
texnikasi bilan birlashtiradi.
Metadologiya.
Taklif etilayotgan ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi,
o‘rtacha vaznli qiymat va noravshan xulosa chiqarish tizimlari bilan birlashtiradi. O‘rtacha
vaznli qiymat noravshan xulosa chiqarish tizimlarida bir nechta qoidalarning natijalarini
bitta aniq qiymatga birlashtirish uchun ishlatiladi. O‘rtacha og‘irlikni
hisoblash formulasi
quyidagicha:
1
1
n w X
i
i i
W
n w
i
i
(6)
Bu yerda
W
o‘rtacha og‘irlik qiymati,
n
qiymatlar soni,
X
i
hisoblash jarayonida
aniqlangan qiymat, w
i
tegishlilik funksiyasi qiymati.
Defuzzifikatsiya - noravshan xulosadan olingan natijani
aniq qiymatga aylantirish
jarayoni. Bir nechta defuzzifikatsiya usullari mavjud va tez-tez ishlatiladigan usullardan
biri Center of Gravity (COG) usulidir. COG usuli noravshan chiqish tegishlilik
funktsiyasining og‘irlik markazini hisoblab chiqadi va uni chiqish sifatida ishlatadi. COG ni
hisoblash formulasi quyidagicha:
( * ( ))
( )
x
z dx
z
z dx
(7)
Bu erda
z
chiqishni,
x
kirish o‘zgaruvchisi va
µ(z)
noravshan chiqish bilan bog‘liq
tegishlilik funksiyasi. Integrallar noravshan chiqish tegishlilik funksiyasi oralig‘ida
hisoblanadi.
1-rasm. Ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi.
Ma’lumotlar
bazasi
Qoidalar
Fikrlash
mexanizmi
O’rtacha
qiymat
Qoidalar
Fikrlash
mexanizmi
Defuzzifi-
katsiya
Chiqish
qiymati
Birinchi
qatlam
Ikkinchi qatlam
444
Taklif etilayotgan ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi (1- rasm) yakuniy
natijani olish uchun o‘rtacha vaznli qiymat va defuzzifikatsiya usullarini birlashtiradi.
Kirish ma'lumotlari 2-formula asosida shakllantiriladi. So‘ngra ma'lumotlar to‘plami
ob'ektlarga aniqlangan tegishlilik funktsiyasi asosida noravshan to‘plamlarga tegishlilik
darajalari beriladi. Tegishlilik darajasini 1-formula yordamida ifodalaymiz.
Noravshan
chiqishdan aniq chiqishni olish uchun o‘rtacha vaznli qiymat qo‘llaniladi. Buni 6-formula
asosida amalga oshiramiz. Ikkinchi qatlamda yakuniy natijani olish uchun defuzzifikatsiya
usullari 7-formula yordamida aniqlanadi.
Xulosa
. Xulosa qilib aytganda, tavsiya etilgan ko‘p qatlamli noravshan xulosalar tizimi,
o‘rtacha vaznli sxema va yakuniy natijani olish uchun defuzzifikatsiya usullarini
birlashtiradi. Muayyan tegishlilik funktsiyalari, og‘irliklari va
defuzzifikatsiya usullari
dastur talablari va foydalanilayotgan ma'lumotlar to‘plamiga qarab moslashtirilishi
mumkin. Qolaversa ushbu yondashuv tez va ishonchli natijalarni talab qiladigan ilovalarda
aniq qaror qabul qilish va nazorat qilish imkonini beradi.