Гибридные нейронные сети

Description

Книга посвящена изложению теории искусственных нейронных сетей, аппарату нечеткой логики и так называемым гибридным нейронным сетям. Показана связь меж-ду моделями трех указанных направлений и их применение к задачам управления и принятия решений. Рассмотрена программная реализация данных моделей с помощью инструментальных средств математической системы MATLAB 5.2/5.3 - пакетов Neural Networks Toolbox (нейронные сети) и Fuzzy Logic Toolbox (пакет нечеткой логики).Книга рассчитана на широкий круг читателей, интересующихся новыми информационными технологиями, в том числе, на студентов технических вузов.ВВЕДЕНИЕ.НЕЧЕТКАЯ ИНФОРМАЦИЯ И ВЫВОДЫ.Нечеткие множества.Основные характеристики нечетких множеств.О методах построение функций принадлежности нечетких множеств.Операции над нечеткими множествами.Логические операции.Алгебраические операции над нечеткими множествами.Нечеткае и лингвистическае переменные.Нечеткие числа.Операции над нечеткими числами.Нечеткие числа (L-R)-типА.Нечеткие отношение.Операции над нечеткими отношениеми.Нечеткие выводы.Алгоритм Mamdani.Алгоритм Tsukamoto.Алгоритм Sugeno.Алгоритм Larsen.Упрощенный алгоритм нечеткого вывода.Методы приведения к четкости.Нисходещие нечеткие выводы.Нечеткий регулетор.Общее описание.Свойства нечеткого регулятора.Эффективность систем принетия решений, использующих.ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ТЕОРИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.Биологический нейрон.Структура и свойства искусственного нейрона.Классификация нейронных сетей и их свойства.Обучение нейронных сетей.Алгоритм обратного распространения.Обучение без учителя.Применение нейросети.Персептроны.Нейронные сети встречного распространения.Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.Сети с радиальными базисными элементами (RBF).Вероятностная нейронная сеть (PNN).Обобщенно-регрессионная нейронная сеть (GRNN).Линейные НС.Сигма-пи нейронные сети.Клеточные автоматы и игра Life.Эффективность нейронных сетей.ГИБРИДНЫЕ СЕТИ.Основные понетия и определения гибридных сетей.Алгоритмы обучение и использования гибридных сетей.Нечеткий гибридный классификатор.Пример построения гибридной нейронной сети.Программная реализация моделей нечеткой логики, нейросетевых и гибридных.ПАКЕТ NEURAL NETWORKS TOOLBOX.Назначение пакета Neural Networks Toolbox.Обзор функций пакета Neural Networks Toolbox.Функции активации (передаточные Функции) и связанные с ними функции.Функции обучение нейронных сетей.Функции настройки слоев нейронов.Функции одномерной оптимизации.Функции инициализации слоев и смещений.Функции создания нейронных сетей.Функции преобразования входов сети.Функции весов и расстояний.Функции размещения нейронов (топологические функции).Функции использования нейронных сетей.ГрАФические функции.Прочие функции.Примеры создание и использование нейронных сетей.НейроННые сети для аппроксимации функций.Прогнозирование значений процесса.Использование слоя Кохонена.Сеть Хопфилда с двумя нейронами.классификация с помощью персептрона.Адаптивный линейный прогноз.Использование сети Элмана.Задача классификации: применение сети встречного распространения.Создание и использование самоорганизующейсе карты.Использование Simulink при построении Нейронных сетей.ПАКЕТ FUZZY LOGIC TOOLBOX.Назначение и возможности пакета Fuzzy Logic Toolbox.Графический интерфейс Fuzzy Logic Toolbox.Состав графического интерфейса.Построение нечеткой аппроксимирующей системы.Построение экспертной системы: сколько дать "на чай"?Экспорт и импорт результатов.Создание пользовательских Функций принадлежности.Графический интерфейс гибридных систем.Графический интерфейс программы кластеризации.Работа с Fuzzy Logic Toolbox в режиме командной строки.Возможности работы в режиме командной строки.Функции вызова программ графического интерфейса.Задание Функций Принадлежности.Функции сохранение, открытие и использование созданной системы.Функции использование графического окна.Функции создания, просмотра структуры и редактирования систем нечеткого вывода.Функция соЗдАНие и/или обучеНие гибридНых сетей с Архитектурой ANFIS.Функция кластеризации.Функция генерации FIS-структуры.Функция генерации структуры нечеткого выводА.Функция возврата центров кластеров.Различные другие функции.Функции вызова диалоговых окон интерфейса.Работа Fuzzy Logic с блоками Simulink.Пример: контроль уровне воды в баке.Построение нечеткой модели с использованием блоков Simulink.Демонстрационные примеры работы с пакетом Fuzzy Logic Toolbox.ЛИТЕРАТУРА.