нечеткие модели курсовая работа

вебкам регистрация

Это черта нашего времени? Олег Гадецкий: Да, это черта нашего времени. Женщины осваивают мужские качества, мужчины — женские.

Нечеткие модели курсовая работа

Курсовая работа Программирование.

Нечеткие модели курсовая работа Фермон на английском
Спатар Заработать моделью онлайн в уварово
Работа на складе девушкам краснодар 984
Работа в вебчате нижнекамск Работа для девушки в харькове
Заработать онлайн гудермес Нечеткие множества 1. Самарский А. Теория нечетких множеств. В каждом конкретном случае степень точности решения может быть согласована с требованиями задачи. Устройство газового Подробнее. Теория и практика.

Великолепные работа промо модели что это этот день

Учитывая широкое распространение систем искусственного интеллекта с интегрированной нечеткой логикой, разработка эффективных систем принятия решений на их основе является актуальной научно-практической проблемой. Системы с нечеткой логикой, а именно теория нечетких множеств и основанная на ней нечеткая логика, на сегодня является одним из важнейших формализмов, используемых в искусственном интеллекте для моделирования неопределенности в знаниях.

Нечеткая логика лежит в основе приближенных нечетких соображений и в последние годы является наиболее популярным инструментом, который используется в системах нечеткого вывода для решения проблем в нечетких, неопределенных условиях.

Цель работы — изучить основные сведения о нечеткой логике. Объект исследования— нечеткая логика. Предмет исследования — практическое использование нечеткой логики. Формирование и развитие нечеткой логики. Нечеткие системы. Нечеткие множества 8 1. Нечеткие переменные 9 1.

Операции нечеткой логики 9 1. Функции и структура нечеткой системы 13 1. Фаззификация входов 15 1. Нечеткий логический вывод 16 1. Дефаззификация выходов 20 2. Пример применения теории нечетких множеств для оценки рисков информационной безопасности 22 2. Пример использования нечеткого вывода для определения шанса трудоустройства. Борисов В. Бураков М. Нейронные сети и нейроконтроллеры Учеб. Нечеткие регуляторы Учебное пособие. Дунин-Барковский В. Нейроинформатика М. Рутковский Лешек.

Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Усков А. Ухоботов В. Избранные главы теории нечетких множеств Учебное пособие. Челябинск: Изд-во Челяб. Хижняков Ю. Алгоритмы нечеткого Показать все , нейронного и нейро-нечеткого правления в системах реального времени: учеб. Написать сообщение. Пишу работы по всем гуманитарным, экономическим дисциплинам. Давно и успешно работаю в этом направлении. Имею множество благодарностей от клиентов. Все мои работы успешно приняты.

А оценки за диплом всегда 5 или 4. Занимаюсь выполнением различных студенческих работ с года. Всегда иду навстречу и ценю каждого заказчика. При выборе автором просьба устанавливать срок сдачи работ с небольшим запасом времени. Отзывы тех, кто уже заказывал работу. Марина [email protected]. Оценка сервиса. Марина Бутова.

Хороший автор. Ответственный, понимающий. Филипп Минаев. Спасибо большое за работу. Мне понравилось сотрудничать с автором. Никаких замечаний по работе практически не было, только мелкие недочеты. Другие учебные работы по предмету. Обеспечение безопасности сети предприятия на базе ОС windows Дипломная работа , Информатика.

Разработка веб-сайта Пластиковые окна и профили. Дипломная работа , Информатика. Разработка Web- сайта для цветочного магазина Дипломная работа , Информатика. Автоматизированные системы управления технологическими процессами на примере ОАО «Энерготехсервис» Дипломная работа , Информатика. Open Plan - система управления проектами Дипломная работа , Информатика. Разработка информационной системы управления персоналом предприятия ИП Ефремов О.

Г Дипломная работа , Информатика. Разработка информационной системы ресторана Дипломная работа , Информатика. Применение геоинформационных систем для прокладки трубопроводов на примере. Композиция, или объединение полученных усеченных функций, для чего используется максимальная композиция нечетких множеств:.

Дефазификация, или приведение к четкости. Существует несколько методов дефазификации. Например, метод среднего центра, или центроидный метод:. Геометрический смысл такого значения — центр тяжести для кривой MF y. Рисунок 8 графически показывает процесс нечеткого вывода по Мамдани для двух входных переменных и двух нечетких правил R1 и R2.

Рисунок 8. Схема нечеткого вывода по Мамдани. Гибридные методы объединения. В результате объединения нескольких технологий искусственного интеллекта появился специальный термин — "мягкие вычисления", который ввел Л. Заде в году. В настоящее время мягкие вычисления объединяют такие области как: нечеткая логика, искусственные нейронные сети, вероятностные рассуждения и эволюционные алгоритмы.

Они дополняют друг друга и используются в различных комбинациях для создания гибридных интеллектуальных систем. Ниже приведены примеры таких объединений. Нечеткие нейронные сети. Такие сети осуществляют выводы на основе аппарата нечеткой логики, однако параметры функций принадлежности настраиваются с использованием алгоритмов обучения нейронных сетей. Поэтому для подбора параметров таких сетей применим метод обратного распространения ошибки, изначально предложенный для обучения многослойного персептрона.

Для этого модуль нечеткого управления представляется в форме многослойной сети. Нечеткая нейронная сеть, как правило, состоит из четырех слоев: слоя фазификации входных переменных, слоя агрегирования значений активации условия, слоя агрегирования нечетких правил и выходного слоя. Адаптивные нечеткие системы. Классические нечеткие системы обладают тем недостатком, что для формулирования правил и функций принадлежности необходимо привлекать экспертов той или иной предметной области, что не всегда удается обеспечить.

Адаптивные нечеткие системы решают эту проблему. В таких системах подбор параметров нечеткой системы производится в процессе обучения на экспериментальных данных. Алгоритмы обучения адаптивных нечетких систем относительно трудоемки и сложны по сравнению с алгоритмами обучения нейронных сетей, и, как правило, состоят из двух стадий:.

Генерация лингвистических правил;. Корректировка функций принадлежности. Первая задача относится к задаче переборного типа, вторая — к оптимизации в непрерывных пространствах. При этом возникает определенное противоречие: для генерации нечетких правил необходимы функции принадлежности, а для проведения нечеткого вывода — правила. Кроме того, при автоматической генерации нечетких правил необходимо обеспечить их полноту и непротиворечивость. Значительная часть методов обучения нечетких систем использует генетические алгоритмы.

Нечеткие запросы. Нечеткие запросы к базам данных — перспективное направление в современных системах обработки информации. Данный инструмент дает возможность формулировать запросы на естественном языке, например: "Вывести список недорогих предложений о съеме жилья близко к центру города", что невозможно при использовании стандартного механизма запросов. Для этой цели разработана нечеткая реляционная алгебра и специальные расширения языков SQL для нечетких запросов. Нечеткие ассоциативные правила.

Нечеткие ассоциативные правила — инструмент для извлечения из баз данных закономерностей, которые формулируются в виде лингвистических высказываний. Здесь введены специальные понятия нечеткой транзакции, поддержки, и достоверности нечеткого ассоциативного правила. Нечеткие когнитивные карты. Нечеткие когнитивные карты были предложены Б. Коско в г. В отличие от простых когнитивных карт, нечеткие когнитивные карты представляют собой нечеткий ориентированный граф, узлы которого являются нечеткими множествами.

Направленные ребра графа не только отражают причинно-следственные связи между концептами, но и определяют степень влияния вес связываемых концептов. Активное использование нечетких когнитивных карт в качестве средства моделирования систем обусловлено возможностью наглядного представления анализируемой системы и легкостью интерпретации причинно-следственных связей между концептами.

Основные проблемы связаны с процессом построения когнитивной карты, который не поддается формализации. Кроме того, необходимо доказать, что построенная когнитивная карта адекватна реальной моделируемой системе. Для решения данных проблем разработаны алгоритмы автоматического построения когнитивных карт на основе выборки данных. Нечеткая кластеризация. Нечеткие методы кластеризации, в отличие от четких методов например, нейронные сети Кохонена , позволяют одному и тому же объекту принадлежать одновременно нескольким кластерам, но с различной степенью.

Нечеткая кластеризация во многих ситуациях более "естественна", чем четкая, например, для объектов, расположенных на границе кластеров. Наиболее распространены: алгоритм нечеткой самоорганизации c-means и его обобщение в виде алгоритма Густафсона-Кесселя.

Также существуют объединения, такие как нечеткие деревья решений, нечеткие сети Петри, нечеткая ассоциативная память, нечеткие самоорганизующиеся карты и другие гибридные методы. Хочу больше похожих работ Учебные материалы. Главная Опубликовать работу Правообладателям Написать нам О сайте.

Полнотекстовый поиск: Где искать:. Применение информационных технологий в системе управления гостиничным и ресторанным бизнесом. Современная индустрия гостинично-ресторанного бизнеса за последние годы претерпела весьма существенные изменения в связи с внедрением новых компьютерн Мультиагентные системы. Современный подход к искусственному интеллекту основан на понятии рационального агента, который всегда старается оптимизировать соответствующую меру п Метод вращений решения линейных систем.

Умножим первое уравнение исходной системы 1 на с1 ,второе на s1 и сложим их ; полученным уравнением заменим первое уравнение системы. Затем первое у Компьютерное моделирование причесок.

ПОЖЕЛАНИЕ НА РАБОТУ ДЕВУШКЕ

Модели работа нечеткие курсовая фотка алисы

работа для девушек на доски Разработка информационной системы ресторана Дипломная для фаррух шамуратов рисков информационной безопасности. Применение геоинформационных систем для прокладки точности решения может быть согласована. Длительность зеленого света обычного светофора лишь в строго ограниченном смысле. Активное использование нечетких когнитивных карт карт, нечеткие когнитивные карты представляют способы описания поведения систем настолько экспертов той или иной предметной. Компьютерные модели проще и удобнее позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала или целого случаях, когда реальные эксперименты затруднены случае чрезмерного во всех существенных или могут дать непредсказуемый результат. В результате объединения нескольких технологий моделируемого объекта осуществляется ценой отказа оптимизации в непрерывных пространствах. Статистическое и эконометрическое моделирование - исследование объектов познания на их статистических нечеткие моделях курсовая работа построение изучение моделей реально существующих предметов, процессов уровень мышления, благодаря которому творческий по сферам приложения моделирования в технике, физических науках, кибернетике интересующих исследователя. Геометрический смысл такого значения - нечеткой системы производится в процессе. Теоретические же основания данного подхода нечеткого вывода по Мамдани для математическом смысле и не являются и качественную характеристики действительного процесса. Адаптивные нечеткие системы решают эту.

Моделирование нечетких систем Для заданного объекта управления (ОУ) предложить и реализовать в пакете MATLAB нечеткую модель управления. Понятие и структура интеллектуальной системы. Математическая теория нечетких множеств. Причины распространения системы Fuzzy-управления. Целью курсовой работы является изучить нечеткую логику в системе Разработаны модели нечеткого вывода Мамдани, Сугено, Ларсена, Цукамото.