Файл: Нечеткая логика и нейронные сети.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 22.05.2023

Просмотров: 398

Скачиваний: 5

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Рисунок 9 – Результат проверки разработанной системы в окне Rule Viewer

Рисунок 10 – Результат проверки разработанной системы в окне Rule Viewer

Рисунок 11 – Результат проверки разработанной системы в окне просмотра поверхности отклика (Surface Viewer) в 3-D

В открывшемся окне, меняя имена переменных в полях ввода, можно задать и просмотр одномерных зависимостей (рис.12).

Рисунок 12 – Результат проверки разработанной системы в окне просмотра поверхности отклика (Surface Viewer) в 2-D

Заключение

Нейронные сети представляют собой совокупность однотипных базовых элементов – нейронов, соединенных между собой линиями передачи информации или синаптическими связями с определенными коэффициентами веса и, благодаря такой структуре, обладающих очень высокой степенью внутреннего параллелизма. Выделяют группу связей, по которым сеть получает информацию из внешнего мира, и группу выходных связей, с которых снимаются выдаваемые сетью сигналы.

В результате выполнения практической части была построена нечеткая экспертная система на базе использования модуля системы Matlab – Fuzzy Logic Toolbox. Построенная система позволяет осуществлять оценку расхода воды на полив сельскохозяйственных культур в зависимости от температуры воздуха летом и количества сельскохозяйственных культур. В процессе реализации системы использовались модули Rule Viewer, Rule Editor и Surface Viewer.

С помощью Fuzzy Logic Toolbox на любом этапе проектирования нечеткой модели в нее можно внести необходимые коррективы, вплоть до задания какой-либо особенной пользовательской функции принадлежности. Разработанные системы могут быть сохранены в соответствующие файлы, формата *.fis.

Список литературы

1.Галушкин А.И. Нейронные сети : основы теории : для научных работников, аспирантов и студентов / Галушкин Александр Иванович ; рец.: Ю.В. Гуляев, Э.Д. Аведьян. - Москва: Горячая линия-Телеком, 2010. - 496 с.

2.Донской Д.А. Моделирование искусственных нейронных сетей в системме MatLab: часть первая / Д. А. Донской, Б. Д. Шашков, Д. М. Деревянчук, Н.В. Деревянчук, Ю. Г. Квятковский. – Пенза: ПГУ, 2015. – 36с.


3.Избранные главы теории нечетких множеств : учеб. Пособие В. И. Ухоботов. Челябинск : Челяб. гос. ун-т, 2011. 245 с.

4.Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учебные пособия для студентов вузов, обучающихся по специальности "Прикладная информатика (по областям)" / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов; Рец.: В.П. Дьяконов, В.В. Борисов. - Москва: Физматлит, 2001.- 224 с.

5.Макеев А.В. Основы нечеткой логики. Учебное пособие для вузов. – Н.Новгород:ВГИПУ, 2013. – 59с.

6.Портал искусственного интеллекта [Электронный ресурс] – http://www.aiportal.ru/.

7.Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. - 8-е изд. - Москва: ЛИБРОКОМ, 2013. - 220 с.

8.Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы = Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. - 2-е изд. - Москва: Горячая линия - Телеком, 2013. - 383 с.

  1. Донской Д.А. Моделирование искусственных нейронных сетей в системме MatLab: часть первая / Д. А. Донской, Б. Д. Шашков, Д. М. Деревянчук, Н.В. Деревянчук, Ю. Г. Квятковский. – Пенза: ПГУ, 2015. – 36с.

  2. Галушкин А.И. Нейронные сети : основы теории : для научных работников, аспирантов и студентов / Галушкин Александр Иванович ; рец.: Ю.В. Гуляев, Э.Д. Аведьян. - Москва: Горячая линия-Телеком, 2010. - 496 с.

  3. Макеев А.В. Основы нечеткой логики. Учебное пособие для вузов. – Н.Новгород:ВГИПУ, 2013. – 59с.

  4. Избранные главы теории нечетких множеств : учеб. Пособие В. И. Ухоботов. Челябинск : Челяб. гос. ун-т, 2011. 245 с.

  5. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учебные пособия для студентов вузов, обучающихся по специальности "Прикладная информатика (по областям)" / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов; Рец.: В.П. Дьяконов, В.В. Борисов. - Москва: Физматлит, 2001.- 224 с.

  6. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы = Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. - 2-е изд. - Москва: Горячая линия - Телеком, 2013. - 383 с.

  7. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. - 8-е изд. - Москва: ЛИБРОКОМ, 2013. - 220 с.

  8. Портал искусственного интеллекта [Электронный ресурс] – http://www.aiportal.ru/.