Проектирование нечеткого классификатора, основанного на логическом выводе
Основные понятия и принципы нечеткого моделирования. Постановка задачи классификации на основе нечеткого логического вывода. Алгоритм ее решения. Формирование базы правил для классификатора. Использование генетических алгоритмов для ее оптимизации.
Подобные документы
Последствия коррозионного повреждения арматуры: снижение сцепления железобетонных конструкций с бетоном, образование трещин, снижение несущей способности конструкций. Создание системы нечеткого логического вывода при помощи программы Fuzzy Logic Toolbox.
автореферат, добавлен 18.06.2018Применение генетических алгоритмов (ГА), эффективных при решении задач оптимизации, их преимущества и недостатки. Процесс настройки и контроля параметров конкретного ГА, его влияние на эффективность решения задачи. Результаты тестирования алгоритмов.
статья, добавлен 29.04.2018Особенности реализации корпоративного портала предприятия. Сбор и оценка ряда доказательств для определения того, является ли информационная система безопасной. Совершенствование методологий аудита при использовании компьютеров и комплектующих средств.
статья, добавлен 27.05.2018Использование 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 16.01.2018Разработка динамической и кинематической модели двухколесного мобильного робота. Его основные функции. Эффективность применения нечеткого логического контроллера для обеспечения движения колесного мобильного робота в неструктурированной окружающей среде.
статья, добавлен 03.02.2021Характеристика основных алгоритмов борьбы со спамом. Описание алгоритмов Teiresias, Chung-Kwei. Формальное определение байесовского классификатора. Наивный байесовский классификатор. Программные решения средств борьбы с нежелательной корреспонденцией.
статья, добавлен 15.08.2020Разработка 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 30.05.2017- 58. Сравнение эффективности применения классических и интеллектуальных методов решения задач оптимизации
Реализация и применение методов покоординатного спуска, генетических алгоритмов и метода PSO. Выбор функции для оценки качества работы алгоритмов, реализующих методы оптимизации. Разработка программного обеспечения. Мерный вектор псевдослучайных чисел.
курсовая работа, добавлен 13.01.2016 Описание подхода к доказательному проектированию реактивных алгоритмов (ПРА), развиваемого в Институте кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины. Основные проблемы, возникающие при ПРА, специфицированных в логическом языке L, и методы их решения.
статья, добавлен 02.10.2018- 60. Алгоритм
Свойства алгоритмов. Выполнение арифметических операций. Виды алгоритмов и их реализация. Методы изображения алгоритмов. Автоматизация деятельности человека на основе алгоритмизации. Принципы программирования. Проектирование информационной системы.
контрольная работа, добавлен 24.08.2008 Ознакомление с DLP-системами на рынке программного обеспечения, предназначенными для защиты конфиденциальной информации от утечек. Разработка критериев оценки эффективности DLP-систем. Анализ особенностей адаптивной системы нейро-нечеткого вывода.
статья, добавлен 12.01.2018Исследование методов, использующих оптимальность по Парето на основе генетических алгоритмов. Описание преимуществ метода SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm) и SPEA2 по отношению к другим наиболее часто применяемым методам VEGA, FFGA, NSGA.
статья, добавлен 27.07.2017Обзор нейросетевого метода обработки данных, который автоматизирует процесс представления знаний и способствует сокращению времени разработки. Выбор архитектуры, процесс обучения нейронной сети. Элементы теории нечетких множеств. Система нечеткого вывода.
статья, добавлен 27.04.2017- 64. Линейные коды
Понятие систематических и линейных кодов, правила построения порождающей матрицы. Сущность кода Хэмминга, его построение для одной из комбинаций четырехразрядного двоичного кода, алгоритм декодирования. Значение разработки системы нечеткого поиска.
лекция, добавлен 16.02.2015 Понятие, определение и характеристика экономических задач, их постановка и реализация, автоматизация решения. Технологические и функциональные задачи при разработке информационных систем, описание алгоритмов. Содержание документа "Постановка задачи".
лекция, добавлен 18.03.2018Обучение с учителем и формальная запись задачи классификации. Каскадный классификатор, выбор предметной области и обзор реализаций методов машинного обучения. Мобильные платформы и изучение инструментов разработки. Обучение каскадного классификатора.
дипломная работа, добавлен 11.07.2016Проблема определения доверительных интервалов надежности классифицирующих алгоритмов. Смещение оценок надежности при селекции классификаторов по результатам теста. Метод поиска классификатора, не приводящего к увеличению длины доверительных интервалов.
статья, добавлен 08.02.2013Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Характеристика объекта автоматизации. Требование к документированию, аппаратному и программному обеспечению. Информационное обеспечение и алгоритм задачи редактирования базы данных. Даталогическая модель БД. Технологический процесс обработки информации.
курсовая работа, добавлен 27.02.2020История 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 09.10.2013Основные этапы абстрагирования и формализации. Прямая и обратная задачи компьютерного моделирования. Различные проблемы, связанные с распознаванием образов. Функциональные возможности компьютера. Выработка решений на основе имеющихся сведений и правил.
статья, добавлен 02.07.2018Постановка классической задачи о рюкзаке. Основные способы решения задачи комбинаторной оптимизации. Выбор алгоритма решения задач и определение его сложности. Построение математической модели решения задач. Описание процедур и функций программ.
курсовая работа, добавлен 08.12.2014Основные понятия алгоритмического языка. Элементарные конструкции и концепция типа для данных. Стандартные типы данных и константы. Операторы присваивания. ввода и вывода. Структура программы. Постановка задачи, алгоритм решения и анализ результатов.
курсовая работа, добавлен 05.12.2008Усвоение понятия алгоритма как фундаментального понятия информатики. Основные типы алгоритмов, принципы решения задач с применением основных алгоритмических конструкций. Написание блок-схемы. Выполнение арифметических вычислений с многозначными числами.
практическая работа, добавлен 02.12.2020Понятие нечеткого алгоритма как инструмента для приближенного анализа сложных систем и процессов принятия решения. Алгебраическое произведение и алгебраическая сумма нечетких множеств. Анализ операций нечетких множеств, их аналогия с обычной алгеброй.
лекция, добавлен 09.10.2013