ISSN 2071-8594

Российская академия наук

 

М.В. Бобырь, С.А. Кулабухов, Н.А. Милостная "Обучение нейро-нечеткой системы на основе метода разности площадей"

Аннотация.

Рассмотрен новый метод обучения нечетких MISO-систем, используемых в своей структуре нечетко-логический вывод с линейными функциями принадлежности. Особенностью данного способа является применение в качестве дефаззификации метода разности площадей. Синтезирована новая структурная схема разработанной нейро-нечеткой системы вывода. Приведены результаты численного моделирования, показывающие принцип работы предложенного метода и дан сравнительный анализ с традиционной моделью ANFIS. Представлен сравнительный анализ использования в нечетком выводе различных формул нахождения мягкого минимума и t-норм. Разработанный метод увеличивает точность нечетких систем, причем его работоспособность подтверждена рядом имитационных экспериментов.

Ключевые слова:

нечетко-логический вывод, мягкие вычисления, дефаззификация, метод разности площадей, обучение, адаптивные нейро-нечеткие системы вывода, RMSE.

Стр. 15-26.

Полная версия статьи в формате pdf.

REFERENCES

1. Pankova L.A., Pronina V.A. Semanticheskij tekstovyj poisk, osnovannyj na teorii nechetkih mnozhestv // Iskusstvennyj intellekt i prinjatie reshenij. 2013. № 3. S. 19-23.
2. Pegat A. Nechetkoe modelirovanie i upravlenie / A. Pegat, per. s angl. – M.: BINOM. Laboratorija znanij, 2012. 798 s.
3. Mousavi S.J., Ponnambalam K., Karray F. Inferring operating rules for reservoir operations using fuzzy regression and ANFIS // Fuzzy set and system. 2007. Vol. 158, Issue 10, p. 1064-1082.
4. Emaletdinova L.Ju., Strunkin D.Ju. Modelirovanie diagnosticheskoj dejatel'nosti vracha na osnove nechetkoj nejronnoj seti // Iskusstvennyj intellekt i prinjatie reshenij. 2010. № 3. S. 73-78.
5. Amirkhani S., Nasirivatan Sh., Kasaeian A.B., Hajinezhad A. ANN and ANFIS models to predict the performance of solar chimney power plants // Renewable Energy. 2015. Vol. 83. p. 597-607.
6. Sarkheyli A., Zain A.M, Sharif S. Robust optimization of ANFIS based on a new modified GA // Neurocomputing. 2015. Vol. 166. p. 357-366.
7. Bobyr' M.V., Milostnaja N.A. Mehanizm adaptacii nechetkoj sistemy vyvoda na osnove geneticheskogo algoritma // Promyshlennye ASU i kontrollery. 2015. № 3. S. 27-32.
8. Hodashinskij I.A., Dudin P.A. Identifikacija nechetkih sistem na osnove prjamogo algoritma murav'inoj kolonii // Iskusstvennyj intellekt i prinjatie reshenij. 2011. № 3. S. 26-33.
9. Li S., Qiu J., Yang X., Liu H., Wan D., Zhu Y. A novel approach to hyperspectral band selection based on spectral shape similarity analysis and fast branch and bound search // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2014. Vol. 27. p. 241-250.
10. Lee M.-L., Chung H.-Y., Yu F.-M. Modeling of hierarchical fuzzy systems // Fuzzy Sets and Systems. 2003. Vol. 138. Issue 2. p. 343–361.
11. Denga X., Wang X. Incremental learning of dynamic fuzzy neural networks for accurate system modeling // Fuzzy Sets and Systems. 2009. Vol. 160. Issue 7. p. 972–987.
12. Bobyr' M.V. Vlijanie chisla pravil na obuchenie nechetko-logicheskoj sistemy // Vestnik komp'juternyh i informacionnyh tehnologij. 2014. № 11 (125). S. 28-35.
13. Bobyr' M.V., Milostnaja N.A. Analiz ispol'zovanija mjagkih arifmeticheskih operacij v strukture nechetko-logicheskogo vyvoda // Vestnik komp'juternyh i informacionnyh tehnologij. 2015. № 7. S. 7-14.
14. Bobyr' M.V., Kulabuhov S.A. Defazzifikacija vyvoda iz bazy nechetkih pravil na osnove metoda raznosti ploshhadej // Vestnik komp'juternyh i informacionnyh tehnologij. 2015. № 9 (135). S. 32-41.
15. Rotshtejn A.P., Shtovba S.D. Modelirovanie nadezhnosti cheloveka-operatora s pomoshh'ju nechetkoj bazy znanij Sugeno // Avtomatika i telemehanika. 2009. № 1. S. 180-187.
16. Bobyr' M.V., Titov V.S. Metod korrekcii parametrov rezhima rezanija v sistemah s ChPU // Mehatronika, avtomatizacija, upravlenie. 2010. № 7. S. 49-53.
17. Bobyr' M.V., Titov V.S., Akul'shin G.Ju. Modelirovanie nechetko-logicheskih sistem upravlenija na osnove mjagkih arifmeticheskih operacij // Vestnik komp'juternyh i informacionnyh tehnologij. 2013. № 3 (105). S. 29-35.
18. Emel'janov S.G., Bobyr' M.V., Anciferov A.V. Algoritm samoobuchenija adaptivnyh nejro-nechetkih sistem na osnove mjagkih vychislenij // Informacionno-izmeritel'nye i upravljajushhie sistemy. 2013. T. 11. № 8. S. 3-9.
19. Bobyr' M.V., Titov V.S., Chervjakov L.M. Adaptacija slozhnyh sistem upravlenija s uchjotom prognozirovanija vozmozhnyh sostojanij // Avtomatizacija. Sovremennye tehnologii. 2012. № 5. S. 3-10.
20. Bobyr' M.V., Kulabuhov S.A., Titov D.V. Ocenka vlijanija chisla obuchaemyh tochek na additivnost' nechetkih sistem // Promyshlennye ASU i kontrollery. 2014. № 10. S. 30-35.
21. Bobyr' M.V., Emel'janov S.G., Milostnaja N.A. O nekotoryh svojstvah modelirovanija adaptivnyh nejro-nechetkih sistem na osnove uproshhennogo nechetko-logicheskogo vyvoda // Informacionno-izmeritel'nye i upravljajushhie sistemy. 2014. T. 12. № 5. S. 4-12.
22. Bobyr' M.V., Titov D.V., Kulabuhov S.A. Ocenka prognozirovanija prinjatija upravljajushhih reshenij v uslovijah neopredelennosti // Telekommunikacii. 2015. №11. S. 39-44.