thuhang07_vt
New Member
Download miễn phí Đề tài Xây dựng bộ luật hệ mờ từ tập mẫu
TÓM TẮT 3
1. GIỚI THIỆU 3
2. TẠO TẬP MỜ TỪ DỮ LIỆU SỐ 6
3. HỆ MỜ XẤP XỈ 12
4. KẾT LUẬN 18
TÀI LIỆU THAM KHẢO 19
XÂY DỰNG BỘ LUẬT HỆ MỜ TỪ TẬP MẪU
TÓM TẮT
Một phương pháp tổng hợp được phát triển để tạo ra các luật mờ từ dữ liệu số. Phương pháp mới này bao gồm năm bước sau: Bước 1 phân chia không gian đầu vào và đầu ra của dữ liệu số tới vùng mờ; Bước 2 tạo ra các luật mờ từ các dữ liệu đã cho; Bước 3 xác định một mức độ của mỗi luật được tạo ra với mục đích giải quyết xung đột giữa các luật tạo ra; Bước 4 tạo ra sự kết hợp cơ sở luật mờ dựa trên cả các luật được tạo và luật ngôn ngữ của các chuyên gia. Bước 5 xác định một ánh xạ từ không gian đầu vào đến không gian đầu ra dựa trên cơ sở luật kết hợp mờ bằng cách sử dụng thủ tục defuzzifying. Ánh xạ này được chứng minh là có khả năng xấp xỉ một hàm thực với độ chính xác tùy ý. Ứng dụng để kiểm soát và đoán một chuỗi các vấn đề được trình bày. Đối với vấn đề này, hiệu suất của phương pháp này được so sánh với một bộ điều khiển mạng neural và điều khiển luật mờ hạn chế; Phương pháp mới này cho thấy hiệu suất tốt nhất. Đối với vấn đề thời gian đoán , kết quả được so sánh bằng cách sử dụng phương pháp mới và dựđoán mạng neural cho chuỗi thời gian hỗn loạn Mackey-Glass.
1. GIỚI THIỆU
Hầu hết vấn đề kiểm soát và xử lý tín hiệu, thông tin liên quan đến thiết kế, thẩm định… có thể được phân thành hai loại: thông tin thu được từ các cảm biến đo lường, ngôn ngữ thông tin thu được từ các chuyên gia. Hầu hết hiện nay cách tiếp cận việc điều khiển thông minh và phương pháp xử lý tín hiệu là heuristic trong tự nhiên, nghĩa là, nó kết hợp một số tiêu chuẩn điều khiển các cách xử lý tín hiệu với các hệ chuyên gia trong một cách adhoc cho một vấn đề cụ thể; Bằng cách mô phỏng chỉ ra rằng phương pháp tiếp cận mới làm việc tốt cho các vấn đề cụ thể. Cách tiếp cận này có hai weakpoints:
1) Nó phụ thuộc vào nhiều vấn đề, nghĩa là, một phương pháp có thể làm việc tốt cho một vấn đề này nhưng không phù hợp cho vấn đề khác.
2) Không có định dạng phổ biến chung cho các mẫu và các khía cạnh khác nhau của kiểm soát hay các chiến lược xử lý tín hiệu, làm cho việc phân tích lý thuyết cho các phương pháp tiếp cận rất khó khăn. Trong bài báo này, tác giả đề xuất một phương pháp chung để kết hợp cả hai số và ngôn ngữ thông tin vào một khuôn khổ chung - luật mờ.
Giả sử ta có bài toán sau: có một hệ thống điều khiển phức tạp trong đó con người điều khiển là chủ yếu. môi trường làm việc của con người là nguy hiểm mà không có mô hình toán học tồn tại cho nó, hay, mô hình toán học là phi tuyến mạnh để một phương pháp thiết kế không tồn tại. Nhiệm vụ ở đây là để thiết kế một hệ thống kiểm soát để thay thế các điều khiển của con người (xem hình. 1).
Link download cho anh em:
TÓM TẮT 3
1. GIỚI THIỆU 3
2. TẠO TẬP MỜ TỪ DỮ LIỆU SỐ 6
3. HỆ MỜ XẤP XỈ 12
4. KẾT LUẬN 18
TÀI LIỆU THAM KHẢO 19
XÂY DỰNG BỘ LUẬT HỆ MỜ TỪ TẬP MẪU
TÓM TẮT
Một phương pháp tổng hợp được phát triển để tạo ra các luật mờ từ dữ liệu số. Phương pháp mới này bao gồm năm bước sau: Bước 1 phân chia không gian đầu vào và đầu ra của dữ liệu số tới vùng mờ; Bước 2 tạo ra các luật mờ từ các dữ liệu đã cho; Bước 3 xác định một mức độ của mỗi luật được tạo ra với mục đích giải quyết xung đột giữa các luật tạo ra; Bước 4 tạo ra sự kết hợp cơ sở luật mờ dựa trên cả các luật được tạo và luật ngôn ngữ của các chuyên gia. Bước 5 xác định một ánh xạ từ không gian đầu vào đến không gian đầu ra dựa trên cơ sở luật kết hợp mờ bằng cách sử dụng thủ tục defuzzifying. Ánh xạ này được chứng minh là có khả năng xấp xỉ một hàm thực với độ chính xác tùy ý. Ứng dụng để kiểm soát và đoán một chuỗi các vấn đề được trình bày. Đối với vấn đề này, hiệu suất của phương pháp này được so sánh với một bộ điều khiển mạng neural và điều khiển luật mờ hạn chế; Phương pháp mới này cho thấy hiệu suất tốt nhất. Đối với vấn đề thời gian đoán , kết quả được so sánh bằng cách sử dụng phương pháp mới và dựđoán mạng neural cho chuỗi thời gian hỗn loạn Mackey-Glass.
1. GIỚI THIỆU
Hầu hết vấn đề kiểm soát và xử lý tín hiệu, thông tin liên quan đến thiết kế, thẩm định… có thể được phân thành hai loại: thông tin thu được từ các cảm biến đo lường, ngôn ngữ thông tin thu được từ các chuyên gia. Hầu hết hiện nay cách tiếp cận việc điều khiển thông minh và phương pháp xử lý tín hiệu là heuristic trong tự nhiên, nghĩa là, nó kết hợp một số tiêu chuẩn điều khiển các cách xử lý tín hiệu với các hệ chuyên gia trong một cách adhoc cho một vấn đề cụ thể; Bằng cách mô phỏng chỉ ra rằng phương pháp tiếp cận mới làm việc tốt cho các vấn đề cụ thể. Cách tiếp cận này có hai weakpoints:
1) Nó phụ thuộc vào nhiều vấn đề, nghĩa là, một phương pháp có thể làm việc tốt cho một vấn đề này nhưng không phù hợp cho vấn đề khác.
2) Không có định dạng phổ biến chung cho các mẫu và các khía cạnh khác nhau của kiểm soát hay các chiến lược xử lý tín hiệu, làm cho việc phân tích lý thuyết cho các phương pháp tiếp cận rất khó khăn. Trong bài báo này, tác giả đề xuất một phương pháp chung để kết hợp cả hai số và ngôn ngữ thông tin vào một khuôn khổ chung - luật mờ.
Giả sử ta có bài toán sau: có một hệ thống điều khiển phức tạp trong đó con người điều khiển là chủ yếu. môi trường làm việc của con người là nguy hiểm mà không có mô hình toán học tồn tại cho nó, hay, mô hình toán học là phi tuyến mạnh để một phương pháp thiết kế không tồn tại. Nhiệm vụ ở đây là để thiết kế một hệ thống kiểm soát để thay thế các điều khiển của con người (xem hình. 1).
Link download cho anh em:
You must be registered for see links