Основы нечетких нейронных сетей. Баженов С. Б. Отчёт по лабораторным работам. Отчёт по лабораторным работам
 Скачать 265.02 Kb.
|
|
МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Оренбургский государственный университет» Аэрокосмический институт Кафедра систем автоматизации производства ОТЧЁТ ПО ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ по дисциплине «Интеллектуальные системы управления» ОГУ 15.03.04.3020.408 Руководитель работы Старший преподаватель кафедры автоматизации производства _________________ Шамаев С. Ю. «____»_________________ 2021г. Студент группы З-18АТП(ба)ОП _________________ Баженов С. Б. «____»_________________ 2021г. Оренбург 2021ОглавлениеМИНОБРНАУКИ РОССИИ 1 Федеральное государственное бюджетное 1 образовательное учреждение высшего 1 образования «Оренбургский государственный университет» 1 Введение 3 Лабораторная работа №1. Основы нечетких нейронных сетей 4 ВведениеНечеткий вывод занимает центральное место в нечеткой логике и системах нечеткого управления. Процесс нечеткого вывода представляет собой некоторую процедуру или алгоритм получения нечетких заключений на основе нечетких условий или предпосылок с использованием рассмотренных выше понятий нечеткой логики. Этот процесс соединяет в себе все основные концепции теории нечетких множеств: функции принадлежности, лингвистические переменные, нечеткие логические операции, методы нечеткой импликации и нечеткой композиции. Системы нечеткого вывода предназначены для реализации процесса нечеткого вывода и служат концептуальным базисом всей современной нечеткой логики. Достигнутые успехи в применении этих систем для решения широкого класса задач управления послужили основой становления нечеткой логики как прикладной науки с богатым спектром приложений. Системы нечеткого вывода позволяют решать задачи автоматического управления, классификации данных, распознавания образов, принятия решений, машинного обучения и многие другие. Поскольку разработка и применение систем нечеткого вывода имеет междисциплинарный характер, данная проблематика исследований тесно взаимосвязана с целым рядом других научно-прикладных направлений, таких как: нечеткое моделирование, нечеткие экспертные системы, нечеткая ассоциативная память, нечеткие логические контроллеры, нечеткие регуляторы и просто нечеткие системы Лабораторная работа №1. Основы нечетких нейронных сетейЦель работы: ознакомление со способами и средствами разработки систем нечёткого вывода в интерактивном режиме использования графических средств пакета Fuzzy Logic Toolbox Система «Футбол» Лингвистические переменные: Разница потерь ведущих игроков Множество определения – [-6;6] Множество термов – {большая скамейка, высокий, одинаковая скамейка, короткая скамейка} (Рисунок 1.1) Разница между количеством травмированных и дисквалифицированных футболистов в первой команде – хозяине поля и количеством травмированных и дисквалифицированных футболистов в гостевой команде. На рисунке 1.1 график термов.  Рисунок 1.1 – График термов для группы «Разница потерь ведущих игроков» Разница игровых динамик Множество определения – [-15; 15] Множество термов – {существенный проигрыш, проигрыш, выигрыш, существенный выигрыш} Разница очков, набранных командой хозяином поля и гостевой командой в последних пяти турах. На рисунке 1.2 график термов для данной группы.  Рисунок 1.2 – График термов для группы «График термов для группы разницы игровых динамик» Разница в классе команд Множество определения – [-13; 13] Множество термов – {лидер, верхняя половина, середина, нижняя половина, аутсайдер}. (Рисунок 1.3) Разница мест, которые занимают команда-хозяин и команда-гость в текущем чемпионате.  Рисунок 1.3 – График термов для группы «Разница в классе команд» Фактор поля Множество определения – [-2; 3] Множество термов – {абсолютная неудача, неудача, преимущество, абсолютное преимущество} (Рисунок 1.3) Рассчитываться как HP/HG - GP/GG, где HP – общее количество очков, набранное командой хозяином поля в домашних играх текущего чемпионата; HG - общее количество домашних игр, проведенных командой хозяином поля в текущем чемпионата; GP – общее количество очков, набранное гостевой командой в текущего чемпионата на выезде; GG - общее количество выездных игр, проведенных гостевой командой в текущем чемпионата  Рисунок 1.3 - График термов для группы «Фактор поля» Встречи команд Множество определения – [-20;20] Множество термов – {позорные встречи, равные встречи, разгромные встречи} Разница забитых и пропущенных мячей двух команд во всех чемпионатах  Рисунок 1.4 - График термов для группы «Встречи команд» Результат матча Множество определения – [-3; 3] Множество термов – {крупный проигрыш, проигрыш, ничья, выигрыш, крупный выигрыш} (Рисунок 1.5) Разница голов забитых командой хозяином поля и гостевой командой в предстоящей встрече  Рисунок 1.5 - График термов для группы «Результат матча» Система «Футбол» - правила:   Рисунок 1.6 – Правила системы  Рисунок 1.7 – Вид системы нечёткого вывода
|