Методика аналізу адекватності відображення динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів штучних нейронних мереж та вибору альтернатив взаємодії систем обчислювального інтелекту. Закони та механізми машинного навчання радіально–базисних структур.
До них, у першу чергу, слід віднести: складну паралельно-послідовну взаємодію процесів у просторі множини факторів, критеріїв і обмежень; значну складність реалізованих задач; значну питому вагу субєктивного фактора у прийнятті відповідальних рішень; нечіткий характер взаємодіючих динамічних процесів в умовах невизначеності простору їх стану. Вимоги ефективних рішень у предметних областях дають підстави стверджувати про необхідність науково обгрунтованих комплексних підходів на основі використання ідей штучного інтелекту, розробки та застосування моделей на засадах нечіткої логіки, інтелектуальних обчислювальних механізмів і технологій, методів та інструментальних засобів. Задачі комплексного взаємозвязаного забезпечення адекватного подання взаємодіючих динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів і вибору альтернатив розвитку нечітких процесів в умовах невизначеності з урахуванням часових показників на множині обмежень предметних областей є важливими і нині не мають рішень, які б знайшли ефективне застосування в практичних реалізаціях. Метою дисертаційної роботи є створення нових, науково обґрунтованих математичних НММ, формальних критеріїв, інтелектуальних обчислювальних механізмів, методів та інструментальних засобів забезпечення адекватного відображення взаємодіючих динамічних нечітких процесів, поданих на множині відношень "умова-дія", оптимізації ресурсів та вибору альтернатив розвитку процесів за заданими критеріями на множині обмежень предметної області, як єдиної проблеми, від якості рішення якої істотно залежить ефективність технологічних комплексів, систем обчислювального інтелекту, що функціонують в нечіткому просторі стану та умовах невизначеності процесів предметних областей. для виділених класів задач: моделювання і аналізу адекватності побудови динамічних взаємодіючих нечітких процесів; оптимізації ресурсів і альтернатив розвитку процесів за заданими критеріями на множині обмежень, що визначаються предметною областю, необхідно запропонувати формальні критерії вирішення відповідних задач.Етапи охоплюють такі роботи: визначення комплексу вирішуваних проблем, що випливають із проблем та потреб у відповідних предметних областях; створення математичних НММ, що грунтуються на класах мереж ІМП; розробка формальних критеріїв та підходів до вирішення поставлених проблем; розробка модифікованих НМММ, вільних від конфліктів, суперечливості, надлишку, нераціональних циклень, що забезпечують досяжність мети та повноту рішень, що приймаються, в умовах невизначеності та нечіткому просторі стану; визначення комплексу робіт з модифікації та реалізації конкретних процесів предметних областей, що визначаються шляхом їх моделювання та цілеспрямованого аналізу на основі запропонованих у роботі інтелектуальних механізмів, методу та інструментальних засобів. Клас мереж ІМП1: S (f)=, (1) де P ={pj:?pj(k)} - кінцева множина нечітких позицій pj, ?pj(k) - функція належності j-ї нечіткої позиції множині P, k - аргумент функції ?pj(k), P ? O, |P| = m; T= {ti : ?ti(k)}-кінцева множина нечітких переходів ti, ?ti(k) - функція належності i-го нечіткого переходу множини T, T ? O, |T|=n; F(f):(P?T) E (T?P)>{xij(k), yij(k)} - нечітка функція інцидентності P та T, xij(k),yij(k) - функції належності інцидентності відповідно на вході та на виході переходів TIIT; вектор нечіткого початкового маркування M(f)0={M(pj):zpj(k)} нечітких позицій, M(pj)>{0,1} - нечітке маркування нечіткої позиції НММ, zpj(k) - функція належності маркування j-ї нечіткої позиції PJIP; L-деякий предикат, що віднесено до всіх компонент мережі, від множини змінних {xu},UIU, яка включає час ? виконання умов та дій, змінні та параметри, що характеризують предметну область. З метою побудови НММ реальних процесів сформульовано правила інтерпретації мережею ІМП1 (1) нечітких процесів: множина нечітких переходів НММ інтерпретує множину нечітких дій {dr} нечітких процесів, |{dr}| ? |{ti}|, при r?1, i?1; множина нечітких позицій НММ інтерпретує множину нечітких умов Ul, LIL виконання множини нечітких дій {dr}, |{Ul}|?|{pj}|, при l?1, j?1; динаміка процесів інтерпретується переміщенням нечітких маркерів на множині нечітких позицій через множину дозволених нечітких інцидентних переходів; простір стану {Al}, LIL динамічних взаємодіючих нечітких процесів інтерпретується множиною векторів маркування {M(f)s}, SIS множини позицій в просторі стану НММ. Клас мереж ІМП2: SC(f)=, (3) де C - функція кольору маркера, що визначає кольори кожного з маркерів M(pj) для позицій мережі; V-умови виконання переходів в залежності від кольору маркера; K-обсяг маркерів в позиціях з урахуванням C; MC(f)0 - вектор початкового маркування; MC(f)-вектор поточного маркування. У пятому розділі розроблено та досліджено інтелектуальні обчислювальні механізми та засоби, які в розділі визначено як ІМП-технології динамічних взаємодіючих процесів: моделювання, аналіз та дослідження властивостей нечіткості процедур прямого нечіткого логічного виведення на НММ та динаміки взаємодії н
План
Основний зміст роботи
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
