Программа нечеткого вывода, построенная с использованием генетических алгоритмов и знаний экспертов
Представление реализации системы нечеткого вывода с использованием генетических алгоритмов и экспертных знаний. Использование мнений экспертов, выраженных в виде правил. Возможность по выделению первичных данных из файла путем применения алгоритма.
Подобные документы
Приемы нечеткого моделирования систем. Понятие оператора дополнения множества. Применение нечетких импликаций для получения логического вывода. Строение модели классификатора и его проектирование. Упрощение базы правил и цель генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 18.04.2014Рассмотрение экспертных систем в информатике совместно с базами знаний, как моделей поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений. Анализ экспертной системы, как компьютерной системы.
статья, добавлен 20.07.2018Использование генетических алгоритмов как механизма для автоматического проектирования схем на реконфигурируемых платформах. Требования к проектированию генетических алгоритмов. Аппаратная реализация компактного и вероятностного генетического алгоритма.
статья, добавлен 16.01.2018Базовая архитектура систем нечеткого вывода. Активизация или композиция подзаключений в нечетких правилах продукций. Понятие фаззификации, агрегирования, аккумуляции и активизации. Формирование базы правил. Фаззификация лингвистических переменных.
курсовая работа, добавлен 09.11.2017Назначение и структура экспертной системы, основные свойства, типичное применения. Представление знаний с помощью правил вывода. Общий порядок формирования объяснений. Использование логических конструкций "if", "then", "and" и "or" как операторов.
лекция, добавлен 17.10.2013История появления генетических алгоритмов, области их применения: составление расписаний, задачи раскроя-упаковки, аппроксимации. Способы реализации идеи биологической эволюции в рамках генетических алгоритмов. Операторы отбора, кроссинговера и мутации.
лекция, добавлен 09.10.2013Описание подхода информационного обеспечения синтеза виртуальной реальности в условиях нечеткого представления контролируемых параметров. Разработка объектов виртуальной реальности на основе правил логического вывода с использованием алгоритма Мамдани.
статья, добавлен 28.04.2017- 8. Решение прямой и обратной задач. Изучение генетических алгоритмов с помощью графического интерфейса
Графический интерфейс генетических алгоритмов. Нахождение глобального минимума функции переменной. Поиск аргументов с помощью генетических алгоритмов. Решение прямой, обратной задач. Изучение генетических алгоритмов в режиме командной строки MATLAB.
курсовая работа, добавлен 29.02.2020 Сравнение схем нечеткого вывода. Уравнения, описывающие их. Способы создания иерархических систем: с выполнением фаззификации/дефаззификации промежуточных переменных и без нее. Отличие нечеткой энтропии от классической. Создание экспертной системы.
статья, добавлен 18.01.2018Разработка информационной системы для заданной предметной области с использованием заданных структур данных и алгоритмов. Характеристика алгоритмов и структуры данных. Рассмотрение описания программы. Определение алгоритма поиска слова в тексте.
курсовая работа, добавлен 15.11.2017Процесс нечеткого логического вывода. Основные положения теории нечетких множеств. Обзор и анализ применяющихся в нечетких системах операций импликации, агрегирования и дефаззификации. Достоинства и недостатки нечетких моделей Мамдани и Такаги-Сугено.
автореферат, добавлен 28.03.2018Развитие интегрированных, гибридных и синергетических систем в современной информатике. Особенности алгоритма поиска гармонии (HS), его преимущества по сравнению с известными алгоритмами оптимизации. Сравнение комбинированных генетических алгоритмов.
статья, добавлен 19.01.2018Понятия, классификация и структура экспертных систем, их интеграция с другими программами. Мониторинг, диагностика и интерпретация данных. Области применения суперкомпьютеров. Правила добавления в базу знаний новых данных, механизм логического вывода.
курсовая работа, добавлен 31.05.2015Использование генетических алгоритмов для решения задач многокритериальной оптимизации. Операторы кроссинговера высших степеней и многородительское скрещивание. Применение генетических алгоритмов к проектированию вибраторных антенн, их характеристики.
статья, добавлен 17.01.2018Определение понятия и история создания генетических алгоритмов в решении оптимизационных задач. Анализ их конкурентоспособности при решении NP-трудных задач в сравнении с динамическим и линейным программированием. Схема работы и пример алгоритма.
контрольная работа, добавлен 09.03.2014Понятие генетических алгоритмов как аналитических технологий, созданных и выверенных самой природой за миллионы лет ее существования. Особенности разработки системы, генерирующей решение с помощью генетических алгоритмов, характеристика их источника.
курсовая работа, добавлен 21.10.2013Анализ основных достоинств системы управления скоростью вращения коленчатого вала двигателя при помощи изменения положения дроссельной заслонки, базирующаяся на искусственном интеллекте. База правил нечёткого логического вывода в численной форме.
статья, добавлен 22.01.2021Особенности управления процессом принятия решения на основе многоэкспертных знаний. Рассмотрение возможных взаимоотношений между различными знаниями экспертов. Разработка и реализация метапродукционной модели в заданиях многоэкспертного вывода.
статья, добавлен 14.07.2016Применение методов экспертного оценивания состояния аппаратных средств при диагностировании неисправностей компьютерной системы. Выбор процедуры нечеткого логического вывода с использованием лингвистических переменных в качестве математического аппарата.
статья, добавлен 30.10.2016Классификация экспертных систем. Интерпретация данных, диагностика, мониторинг, проектирование, прогнозирование, обучение системы. Классификация по связи с реальным временем, по степени интеграции с другими программами. Структура экспертной системы.
презентация, добавлен 16.10.2013Разработка алгоритма оценки выполнения обучаемым упражнения на компьютерном тренажере перегрузочной машины. Упражнения для автоматизированного обучения операторов перегрузочных машин, вычисление коэффициента усвоения с использованием нечеткого вывода.
статья, добавлен 30.05.2017Описание структуры нечеткого генетического алгоритма и модификации основных генетических операторов, используемых для нахождения решения. Формирование управляющего воздействия нечеткого логического контроллера. Значения вероятностей кроссинговера.
статья, добавлен 18.01.2018Особенности эволюционного моделирования. Актуальность и возможность реализации универсальной среды поддержки генетических алгоритмов. Средства помощи кругов потоков ввода-вывода рабочих программ. Применение конструкторов для различных описаний задачи.
статья, добавлен 16.01.2018Доказательство возможности аппроксимации непрерывных функций нейронными сетями в работах Колмогорова и Хехта Нильсена. Эффективность применения генетических алгоритмов к решению проблемы исследования таких сетей. Выбор операторов мутации и кроссовера.
статья, добавлен 22.08.2020Изучение метода генерирования нечеткого классификатора на ряде практических задач классификации. Гибридизация Питтсбургского метода на основе применения Мичиганского метода как оператора мутации. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций.
статья, добавлен 19.01.2018