퍼지모델과 알고리즘

소개글

퍼지모델과 알고리즘에 대한 이론 및 예제 풀이

목차

1.퍼지모델의 구조와 추론 Program
2.퍼지모델의 동정
3.규칙 전반부의 동정
등등

본문내용

k개의 입력 X1, … , Xk 및 1 출력 시스템의 퍼지 모델을 가정하자.
[단계1] X1의 두개의 퍼지 부분공간 big 및 small 로 분할
이것을 모델 1-1 이라 부른다.
비슷하게, X2의 영역이 분할되고, 그것을 모델 1-2 라 부른다.
이와 같이 k개의 모델(모델 1-1, … , 모델 1-k)을 가진다.
일반적으로 모델 1-i (i = 1,2,…,k)의 형태는 다음과 같다.
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 2] 단계 1의 각 모델에 대해, 최적 전반부 파라미터 및 후반부
파라미터는 각 알고리즘에 의해 구해진다. 가장 적은 성능지
수를 가지는 최적모델은 k개의 퍼지모델로부터 선택된다.
그것을 안정상태(stable state)라 부른다.
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3.1.전반부의 구조 동정
[단계 3]
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 4]
[단계 5]
*
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3.규칙 전반부의 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.규칙 후반부의 동정
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4.1 후반부의 구조 동정
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4.2 후반부 파라미터 동정
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4.2 후반부 파라미터 동정
1) 후반부가 일차 선형식으로 표현된 규칙이 있다고 가정한다.
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4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
5. 동정알고리즘의 흐름도
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6. 퍼지모델의 동정 알고리즘
표준 최소자승법(Least Square Method)
- Lagrange에 의해 고안
- 통계학이나 자연 과학에서 측정되는 실험치를 가지고 그 실험치
를 잘 대표할 수 있는 함수를 구해 내는 방법중 하나이다.
- 점근 함수를 이용하여 실제의 함수를 추정한다.
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참고 자료

프로그래밍에 의한 컴퓨터 지능 (저자 : 오성권)