|
реклама |
|
|
|
|
|
|
Инженерная физика Аннотация к статье << Назад
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ НЕЧЁТКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ |
Д.В. ПОЛЯКОВ,А.И. ЕЛИСЕЕВ, Д.С. АНДРЕЕВ, А.Ю. СЕЛИВАНОВ
В статье формализована задача нечёткой классификации в общем виде. Предложена нечёткая математическая модель, объединяющая экспертные оценки и обучающую выборку. На основе предложенной модели поставлена вариационная задача по поиску формы функций принадлежности, а также вида операций нечёткой логики, которые позволят минимизировать ошибку модели. Вариационная задача сведена к оптимизационной, посредством использования параметрических норм и конорм, а также ряда Фурье с целью представления произвольной функции с заданными ограничениями. Предложен и обоснован метод решения оптимизационной задачи, представляющий собой аналог машинного обучения искусственной нейронной сети методом обратного распространения ошибки. Предложен и обоснован выбор начального задания параметров, а также построен и представлен начальный вид соответствующих функций принадлежности.
Ключевые слова: классификация, нечеткая логика, теория нечётких множеств, машинное обучение, вариационная задача, оптимизационная задача.
DOI: 10.25791/infizik.7.2021.1217
Стр. 19-35. |
|
|
|
Последние новости:
Выставки по автоматизации и электронике «ПТА-Урал 2018» и «Электроника-Урал 2018» состоятся в Екатеринбурге Открыта электронная регистрация на выставку Дефектоскопия / NDT St. Petersburg Открыта регистрация на 9-ю Международную научно-практическую конференцию «Строительство и ремонт скважин — 2018» ExpoElectronica и ElectronTechExpo 2018: рост площади экспозиции на 19% и новые формы контент-программы Тематика и состав экспозиции РЭП на выставке "ChipEXPO - 2018" |