 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал Игровые автоматы с быстрым выводом Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.
| Алгоритм графического интерфейса
(работает только с алгоритмами Сугэно) Стратегический прогноз возможностей развития фирмы Методика работы в MatLab 1.Создать текстовые файлы с исходными данными (запомнить на диске с расширением .dat) · файл обучающий (Training data) · файл проверочный (Checking data) · файл тестирующий (Testing data) Первые столбцы файлов соответствуют входным переменным (алгоритм Сугэно) вторые- выходным, число строк =число примеров (образцов) Для этого:New→M-файл→записать данные обучающей выборки→запомнить (экспорт) с расширением .dat 2.Для создания, настройки, просмотра гибридной системы вызвать графический интерфейс гибридных нейронных сетей функцией anfisedit.Появится окно редактора
Здесь опция Load dataвключает тип загружаемых данных (Training -обучающая, Testing-тестирующая , Checking- контролирующая) и место откуда они должны загружаться. Загрузка производится нажатием кнопки Load data. ОпцияGenterate FIS –создание нечёткой системы вывода (гибридной системы) осуществляет загрузку структуры системы и разбиение областей входных переменных на подобласти независимо для каждого аргумента или в комплексе для всех аргументов. Опция Train FIS –обучение системы. Выбирается тип обучения (гибридный, обратного распространения, устанавливается уровень ошибки обучения и количество циклов (эпох) окончания обучения. Опция Test FIS –проверка и тестирование созданной и обучающей системы с выводом результатов на графики. Нажатием кнопки Structure выводится на экран структура нейронной сети. Разработанная система сохраняется в файле на диске с расширением .fis для дальнейшего изучения в FIS-редакторе (), открываемом командой fuzzy. Задание 1. Решить задачу c синтезированной обучающей выборкой В опции Train FIS установить число циклов (эпох) 40, уровень ошибки 0 Содержание задачи фирмы. Цель – оценка риска возможности развития. Факторы, определяющие риск (угрозы): 1. · dФ –экономические показатели · dС –собственные активы · dТ – технология и конструкции · dР – жизненные циклы 2. · -доходы населения · -инфляция · -безработица · -риск прекращения НИОКР
Нормировать факторы и составить процедурные правила (если…..,то….) для риска возможности развития.
Задание 2 Решить задачу с обучающей выборкой примера п.1 и синтезируемой тестирующей выборкой
Алгоритм графического интерфейса (работает только с алгоритмами Сугэно) 1.Создать текстовые файлы с исходными данными (запомнить на диске с расширением .dat) · файл обучающий (Training data) · файл проверочный (Checking data) · файл тестирующий (Testing data) Первые столбцы файлов соответствуют входным переменным (алгоритм Сугэно) вторые- выходным, число строк =число примеров (образцов) Пример Обучающая выборка -1 1 -0.6 0.36 0.0 0.00 0.4 0.16 1 1 Для этого:New→M-файл→записать данные обучающей выборки→запомнить (экспорт) с расширением .dat 2.Для создания, настройки, просмотра гибридной системы вызвать графический интерфейс гибридных нейронных сетей функцией anfisedit.Появится окно редактора
Здесь опция Load dataвключает тип загружаемых данных (Training -обучающая, Testing-тестирующая , Checking- контролирующая) и место откуда они должны загружаться. Загрузка производится нажатием кнопки Load data. ОпцияGenterate FIS –создание нечёткой системы вывода (гибридной системы) осуществляет загрузку структуры системы и разбиение областей входных переменных на подобласти независимо для каждого аргумента или в комплексе для всех аргументов. Опция Train FIS –обучение системы. Выбирается тип обучения (гибридный, обратного распространения, устанавливается уровень ошибки обучения и количество циклов (эпох) окончания обучения. Опция Test FIS –проверка и тестирование созданной и обучающей системы с выводом результатов на графики. Нажатием кнопки Structure выводится на экран структура нейронной сети. Разработанная система сохраняется в файле на диске с расширением .fis для дальнейшего изучения в FIS-редакторе (), открываемом командой fuzzy. Задание 1. Решить задачу только с обучающей выборкой примера п.1. В опции Train FIS установить число циклов (эпох) 40, уровень ошибки 0 Задание 2 Решить задачу с обучающей выборкой примера п.1 и тестирующей выборкой -2 3 -0.9 0.56 0.1 0.05 0.2 0.1 1.1 1.2
Задание 3 Решить задачу с обучающей выборкой примера п.1, тестирующей выборкой п.2 и проверочной выборкой -0.5 0.5 -0.7 0.36 0.15 0.07 0.3 0.4 2 2.2
Тема 4
|
