Анисимова Эллина 911 МП

1. Анисимова Эллина 911 МП

3. Искусственный интеллект — это экспериментальная научная дисциплина, задача которой — воссоздание с помощью искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

4. LotfiAskarZadeh

5. EbrahimMamdani

6. . Нечёткие множества Нечётким множеством С называется множество упорядоченных пар вида • где MFc(x) – степень принадлежности xк нечёткому множеству C; • xX, X – универсальное множество

7. Нечёткое множество и чёткое (crisp) классическое множество

8. Пример «Горячий чай" X= 0C - 100C; С=0/0; 0/10; 0/20; 0,15/30; 0,30/40; 0,60/50; 0,80/60; 0,90/70; 1/80; 1/90; 1/100.

9. Пересечение двух нечетких множеств (нечеткое "И"): MFAB(x)=min(MFA(x), MFB(x)). Объединение двух нечетких множеств (нечеткое "ИЛИ"): MFAB(x)=max(MFA(x), MFB(x)).

10. Согласно Лотфи Заде лингвистической называется переменная, значениями которой являются слова или предложения естественного или искусственного языка. Значениями лингвистической переменной могут быть нечеткие переменные, т.е. лингвистическая переменная находится на более высоком уровне, чем нечеткая переменная.

11. Каждая лингвистическая переменная состоит из:

12. Описание лингвистической переменной "Цена акции" X=[100;200] Базовое терм-множество: "Низкая", "Умеренная", "Высокая"

13. Треугольная функция принадлежности

14. Трапецеидальная функция принадлежности

15. Функция принадлежности гауссова типа

16. Описание лингвистической переменной "Цена акции" X=[100;200] Базовое терм-множество:"Низкая", "Умеренная", "Высокая" 1 0.75 0.4 0

17. Описание лингвистической переменной "Возраст" 1 0.47 0.2 0

18. – входные переменные; y – выходная переменная; – заданные нечёткие множества с функциями принадлежности. Результатом нечёткого вывода является чёткое значение переменной y* на основе заданных чётких значений

19. Механизм нечёткого логического вывода

20. Схема нечёткого вывода по Мамдани

22. Нейронные сети – самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеческого мозга

23. Warren Sturgis McCulloch

24. WalterPitts

25. Нейронные сети

26. Искусственный нейрон Х = (x1, x2,…, xn) – множество входных сигналов, поступающих на искусственный нейрон W = (w1, w2,…, wn) – множество весов в совокупности (каждый вес соответствует «силе» одной биологической синаптической связи)

27. Линейная передаточная функция

28. Пороговая функция активации

29. Сигмоидальная функция активации

30. Схема простой нейросети

31. Однослойный трехнейронный персептрон

32. Двухслойный персептрон

33. Алгоритм обратного распространения ошибки

34. Построение сети (после выбора входных переменных)

35. Задачи DataMining, решаемые с помощью нейронных сетей

36. Задача "Выдавать ли кредит клиенту" в аналитическом пакете Deductor (BaseGroup) Обучающий набор - база данных, содержащая информацию о клиентах: • Сумма кредита, • Срок кредита, • Цель кредитования, • Возраст, • Пол, • Образование, • Частная собственность, • Квартира, • Площадь квартиры. Необходимо построить модель, которая сможет дать ответ, входит ли Клиент, желающий получить кредит, в группу риска невозврата кредита, т.е. пользователь должен получить ответ на вопрос "Выдавать ли кредит?" Задача относится к группе задач классификации, т.е. обучения с учителем.

37. Шаг "Настройка назначений столбцов"

38. Шаг "Разбиение исходного набора данных на подмножества"

39. Шаг "Структура нейронной сети"

40. Шаг "Настройка процесса обучения нейронной сети"

41. Шаг "Обучение нейронной сети"

42. Таблица сопряженности

43. Нечёткие нейронные сети (fuzzy-neuralnetworks) осуществляют выводы на основе аппарата нечёткой логики, причём параметры функций принадлежности настраиваются с использованием алгоритмов обучения нейронных сетей (НС).

44. Нечеткие нейроны ИЛИ-нейрон: И-нейрон:

45. Adaptive-Network-BasedFuzzyInferenceSystem (ANFIS) – адаптивная сеть нечёткого вывода

46. Вопросы • Что является характеристикой нечёткого множества? • Приведите определение нейронных сетей. • Перечислите области «мягких вычислений» (Softcomputing). • Приведите пример нечёткой нейронной системы.

47. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!