Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт icon

Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт




Скачать 42.86 Kb.
НазваниеЭволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт
Дата04.05.2013
Размер42.86 Kb.
ТипДокументы
источник


Рыкалова Е.В., Галиуллин Ф. М.

г. Смоленск,

Военная академия войсковой ПВО ВС РФ


ЭВОЛЮЦИОННЫЙ СПОСОБ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ




Особенностью эволюционного способа является то, что целевой функцией выступает ошибка между идеальным и реальным состоянием нечеткой когнитивной карты (НКК): например, сумма квадратов разностей полученных и теоретических значений концептов. Индивидуум – вариант распределения весов взаимовлияний (совокупность значений взаимовлияний в КК). Приспособленность индивидуума – значение функции ошибки: чем оно меньше, тем приспособленность лучше. Тогда в процессе эволюции (если мы сумеем его организовать) приспособленность индивидуумов будет возрастать, а значит, будут появляться все более и более близкие к идеальному варианты взаимовлияния концептов. Остановив эволюцию в некоторый момент и выбрав самого лучшего индивидуума, мы получим достаточно хорошее решение задачи.

Индивидуум (набор взаимовлияний), т.е. набор хромосом. Каждая хромосома – некоторое значение взаимовлияния между концептами. Хромосому (значение влияния i-го концепта на j-ый) можно представить в двоичном или шестнадцатеричном формате. Тогда каждая компонента такой записи (каждый разряд или тетрада) будет являться геном. В дальнейшем над генами будем выполнять операции при скрещивании и мутации.

Выделим основные понятия, используемы в эволюционном способе обучения:

Целевая функция – ошибка между идеальным и реальным состоянием НКК (сумма квадратов разностей полученных и теоретических значений концептов), данную функцию необходимо минимизировать. Приспособленность рассматривается как:



(1)

Индивидуум (особь) – вариант распределения весов взаимовлияний (совокупность значений взаимовлияний в НКК).

Хромосома – некоторое значение взаимовлияния между концептами. Хромосому (значение влияния i-го концепта на j-ый) можно представить в двоичном или шестнадцатеричном формате. Тогда каждая компонента такой записи (каждый разряд или тетрада) будет являться геном.

Отразим последовательность обучения на рисунке 1:




Рисунок 1 - Схема последовательности обучения

    1. Формируется обучающая выборка K = {1, 2}, где 1 – состояние НКК в начальный момент времени на m примере обучающей выборки, 2 – состояние НКК в конечный момент времени на m примере обучающей выборки. Таким образом, формируется множество элементов обучающей выборки – пар (, ) , где i- номер элемента обучающей выборки, m – номер примера.

    2. Инициализация начальной популяции. Заключается в генерации множества особей (решений) – начальной популяции (множества совокупностей начальных значений взаимовлияний). Это можно сделать и случайным образом (для простоты). W = {Wi} – множество особей, где Wi=(w1,…,wn) – конкретное распределение взаимовлияний в НКК.

    3. Для каждого примера обучающей выборки и для каждой особи  рассчитываем результат модели динамики: 

    4. Для каждой особи  популяции вычисляется функция полезности:



(2)





(3)

    1. Селекция. Определяются индивиды для скрещивания. В качестве оператора селекции выбирается следующий:

 (4)

где K – общее число концептов, i – номер особи (решения),=1-E(x)– функция ошибки. По завершении данного этапа имеются две особи с наибольшей вероятностью выбора.

    1. К двум выбранным на предыдущем этапе решениям (особям) применяется вероятностный оператор скрещивания (crossover). По решениям i1, i2 он строит решение i' присваивая каждой координате этого вектора (т.е. каждому взаимовлиянию между концептами wi,j) с вероятностью 0,5 соответствующее значение одного из родителей ([wi,j]1 или [wi,j]2).

    2. Мутация полученной особи. Оператор мутации, применяемый к решению i' , с заданной вероятностью P меняет значение каждого гена на противоположное.

    3. Полученная на предыдущем шаге особь добавляется в популяцию.

    4. Удаление из популяции особи с максимальным значением целевой функции, поскольку в качестве целевой функции выбрана функция ошибки.

    5. Проверяем выполнение условия остановки генетического алгоритма:

1) Если условие выполнено, то заканчиваем обучение с текущим элементом обучающей выборки. В качестве значений весов взаимовлияний НКК выбираем особь с наилучшим значение целевой функции среди всех особей итоговой популяции.

2) Если условие останова не выполнено, то для новой популяции выполняем все пункты, начиная с пункта 4.

Предложенный эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт Силова, отличается представлением матрицы взаимовлияний в виде генома популяции, позволяющий проводить обучение НКК Силова на многих примерах обучающей выборки и при любом базисе нечетких операций. Способ позволяет получить точное соответствие результата расчета динамики НКК обучающему примеру.



Похожие:

Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconРазграфка и номенклатура карт разграфка карт
Номенклатура карт — система нумерации и обозначения отдельных листов. Каждый лист ограничен рамкой. Сторонами рамок листов топографических...
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconПояснительная записка Учебно-тематический план
Основу современного дополнительного образования составляет масштабный образовательный блок, компенсирующий удовлетворение когнитивных,...
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconСписки точек обслуживания, где запущен в тестовом режиме прием отложенных пополнений для карт ООО рн-карт-Бурятия

Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconАкт № приема-передачи г. Улан-Удэ 20 г. Ооо «рн-карт-Бурятия»
Ооо «рн-карт-Бурятия», именуемое в дальнейшем «поставщик», в лице, действующего на основании, с одной стороны
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт icon20 г. Ооо «рн-карт-Бурятия»
Ооо «рн-карт-Бурятия», именуемое в дальнейшем «поставщик», в лице Генерального директора Чипизубова Сергея Николаевича, действующего...
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт icon20 г. Ооо «рн-карт-Бурятия»
Ооо «рн-карт-Бурятия», именуемое в дальнейшем «поставщик», в лице Генерального директора Чипизубова Сергея Николаевича, действующего...
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconДоклад о внедрении универсальных электронных карт
Это возможно только при использовании современных информационных технологий, включая применение и массовое внедрение интеллектуальных...
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconДоговор поставки № г. Улан-Удэ 20 г. Ооо «рн-карт-Бурятия»
Ооо «рн-карт-Бурятия», именуемое в дальнейшем «поставщик», в лице Генерального директора Чипизубова Сергея Николаевича, действующего...
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconДоговор поставки № г. Улан-Удэ 20 г. Ооо «рн-карт-Бурятия»
Ооо «рн-карт-Бурятия», именуемое в дальнейшем «поставщик», в лице Генерального директора Чипизубова Сергея Николаевича, действующего...
Эволюционный способ обучения нечетких когнитивных карт iconЭта часть заявки остается у оператора для передачи в ООО «рн-карт-Бурятия» ООО «рн-карт-Бурятия»
Прошу установить следующий логин и пароль для получения доступа к сайту rn burnet ru
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©lib3.podelise.ru 2000-2013
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Лекции
Доклады
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Программы
Методички
Документы
Документы