Область наук:

  • Математика

  • Рік видавництва: 2001


    Журнал: Известия Південного федерального університету. Технічні науки


    Наукова стаття на тему 'Алгоритм виявлення найбільшої схожості між вхідний ситуацією і еталонними'

    Текст наукової роботи на тему «Алгоритм виявлення найбільшої схожості між вхідний ситуацією і еталонними»

    ?УДК 681.3.02

    Р.П. Тимошенко АЛГОРИТМ ЗВОРОТНЬОГО чисельність НЕЧІТКОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ

    У доповіді розглядається алгоритм зворотного чисельної нечіткої класифікації для вирішення завдання нечіткої класифікації [1]. При розробці алгоритму використовувалися ідеї і підхід, описані в [1, 2]. Як постановки задачі використовується модель, описана в [2].

    Виведено формулу для оцінки числа операцій. У середовищі MathCad 7.0 проведена оцінка складності алгоритму для різних варіантів вихідних даних. Проведено порівняльний аналіз цього алгоритму з аналогічним йому алгоритмом НЕ.

    приладдя класів за число кроків в середньому в два рази менше, ніж алгоритм нечіткої класифікації [2]. Зменшення числа кроків обумовлено тим, що ми попередньо звужує коло розглянутих значень лінгвістичних змінних. Однак при малому (два, три) числі значень лінгвістичних змінних число кроків пропонованого алгоритму більше, ніж число кроків алгоритму .

    Алгоритм запрограмований в середовищі Builder C ++ 4.0. За допомогою даного алгоритму вдається значно прискорити процес екологічного моніторингу. За допомогою алгоритму проводиться класифікації ділянки поверхні. Дані про характеристики ділянки обробляються алгоритмом зворотного чисельної непарне, .

    ЛІТЕРАТУРА

    1. Орса В. А. Числовий метод мінімізації булевих функцій. Видавництва Ростовського університету, 1987. 64с.

    2. Меліхов А. Н., Баронец В. Д. Проектування мікропроцесорних засобів обробки нечіткої інформації. Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовського ун-ту, 1990. 130с.

    УДК 681.518.22

    ..

    АЛГОРИТМ ВИЯВЛЕННЯ найбільшої схожості між ВХІДНИЙ СИТУАЦІЄЮ і еталонних

    В даний час існує велика кількість заходів подібності [1], що дозволяють порівнювати між собою ситуації [2] і визначати найбільш схожі з них з метою класифікації та знаходження керуючих рішень. Але більшість заходів подібності [1] зводяться до підсумовування різниць між змінними двох ситуацій з подальшим порівнянням отриманих сум, що не завжди можна застосувати, -Меню або коли кожна змінна, яка становить ситуацію, є аргументом невідомої функції.

    У цій доповіді пропонується метод виявлення найбільшої схожості між ситуацією, що надходить на вхід системи і набором еталонних ситуацій, що зберігаються в базі знань, для отримання керуючого рішення, відповідного виявленої еталонної ситуації. Основною ідеєю методу є порівняння вхідних і еталонної ситуації по кожній змінній, що становить ситуацію, з подальшою оцінкою цих порівнянь і підсумовуванням цих оцінок по кожній .

    дозволять в подальшому визначити еталонну ситуацію, найбільш відповідну вхідний ситуації і оцінити ступінь придатності знайденого управляюще-.

    , , пропонованого алгоритму з вироблення керуючого рішення і оцінці ступеня його застосовності до ситуації, що надходить на вхід системи.

    ЛІТЕРАТУРА

    1. Miyamoto, Sadaaki. Fuzzy sets in information retrieval and cluster analysis. Kluwer Academic Publishers. Netherlands.1990. P.259.

    2. Поспєлов Д.Л. Ситуаційне управління: теорія і практика. М .: Енергоіздат, 1981. 232с.


    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити