3. addvar funksiyasi
Qo’llanilishi. Noravshan xulosalar tizimiga yangi o'zgaruvchini qo'shishda.
Sintaksis
a=addvar(a,’varType’,’varName’,varBounds)
Tavsifi. Funktsiya to'rtta argumentni quyidagi tartibda qabul qiladi:
-
a - MATLAB ish maydonidagi FIS strukturasining nomi.
-
"varType" - a'zolik funksiyasi qo'shilgan o'zgaruvchining turini ifodalovchi
qator. Ikki qiymatdan birini qabul qilishi mumkin: “input” yoki “output”.
-
'mfName' - yangi a'zolik funksiyasining nomini ifodalovchi qator.
-
varBounds - qo'shilgan o'zgaruvchining doirasi chegaralarini belgilaydigan
vektor.
O'zgaruvchan raqamlar yoki indekslar qo'shilish tartibida belgilanadi. Shunday
qilib, birinchi qo'shilgan o'zgaruvchi har doim 1-raqamli o'zgaruvchi bo'ladi. Kirish
va chiqish o'zgaruvchilarni raqamlash bir-biridan mustaqil ravishda amalga oshiriladi.
"service" deb nomlangan bitta kirish o'zgaruvchisini qo'shishga misol.
a=newfis(‘tipper’);
a=addvar(a,’input’,’service’,[0 10]);
300
getfis(a,’input’,1)
Ushbu funktsiyalar ketma-ketligini bajarish natijasida buyruq oynasida
quyidagi natija paydo bo'ladi:
Name=
service
NumMFs= 0
MFLabels=
Range= [0 10]
4. anfis funksiyasi.
Qo’llanilishi. ANFIS tipidagi neyro-noravshan xulosalar tizimi uchun o’qitish
dasturi.
Sintaksis
[fismat,error1,stepsize]=anfis(trnData)
[fismat,error1,stepsize]=anfis{trnData,fismat) [fismat1,error1,stepsize]=...
anfis(trnData,fismat,trnOpt,dispOpt)
[fismat1,error1,stepsize,fismat2,error2]=...
anfis(trnData,trnOpt,dispOpt,chkData)
[fismat1,error1,stepsize,fismat2,error2]=...
anfis(trnData,trnOpt,dispOpt,chkData,optMethod)
Tavsifi. Bu ANFIS moslashuvchan neyro-noravshan xulosa chiqarish tizimlari
uchun asosiy o’qitish dasturi. Anfis funktsiyasi Sageno tipidagi noravshan xulosa
chiqarish tizimlarining parametrlarini aniqlash uchun gibrid o'rganish algoritmidan
foydalanadi. Ushbu algoritm berilgan o'quv namunasi to'plamini takrorlash uchun FIS
a'zolik funksiyasi parametrlarini o'rgatish uchun eng kichik kvadratlar usuli va teskari
gradient kamayish usulining kombinatsiyasi hisoblanadi.
Anfis funktsiyasi noravshan modelning to'g'riligini tekshirish uchun ixtiyoriy
argument bilan ham chaqirilishi mumkin. Bu holatda qo'llaniladigan modelni
tekshirish turi model ma'lumotlari mosligi testi, argument esa test ma'lumotlar
to'plami deb ataladigan ma'lumotlar to'plamidir.
Anfis funksiyasidan quyidagi argumentlar bilan foydalanish mumkin:
-
trnData - treninglar to'plamining nomi. Matritsani ifodalaydi, uning barcha
ustunlari, oxirgisidan tashqari, kiritilgan ma'lumotlarni o'z ichiga oladi.
Matritsaning oxirgi ustuni odatdagi chiqish vektoridir;
301
-
fismat - bu anfis funksiyasini ba'zi boshlang'ich o'quv a'zolik funktsiyalari
to'plami bilan ta'minlash uchun ishlatiladigan FIS noravshan xulosalar
tizimining nomi. Ushbu argumentsiz anfis funksiyasi sukut bo'yicha genfis1
funktsiyasiga o'tadi va keyingi mashg'ulotlarni bajarish uchun ba'zi noaniq
xulosalar tizimini FISni belgilaydi.
-
trnOpt – o’qitish parametrlarining vektori. Agar o'qitish parametrlaridan
birortasi NaN sifatida kiritilgan bo'lsa, unda mos keladigan standart
parametrlar qo'llaniladi. Bular quyidagi o’qitish variantlari:
-
trnOpt(1) — o’qitish sikllari (davrlar) soni (jimlik holatida trnOpt(1)=10);
-
trnOpt(2) — maqsadli o’qitish xatosi darajasi (jimlik holatida trnOpt(2)=0);
-
trnOpt(3) — o’qitish algoritmining boshlang'ich bosqichi qiymati (jimlik
holatida trnOpt(3)=0,01);
-
trnOpt(4) — qadam hajmini kamaytirish koeffitsienti (jimlik holatida
trnOpt(4)=0,9);
-
trnOpt(5)
—
qadam hajmini oshirish koeffitsienti (jimlik holatida
trnOpt(5)=1,1);
Anfis funksiyasi quyidagi chiqish parametrlariga ega:
-
fismat1 - FIS strukturasining nomi, uning parametrlari o’qitish xatolarini
minimallashtirish mezoniga muvofiq olingan to'plamdir;
-
error1 - o’qitish namunasi uchun xato qiymatlari massivi (vektori);
-
error2 - sinov namunasi uchun xato qiymatlari massivi (vektori);
-
stepsize - o'rganish algoritmidagi qadam o'lchami qiymatlari qatori. Agar xato
o'lchovi ikkita o'zgaruvchan o'sish va pasayishlarga duchor bo'lsa, bu qiymatlar
kamayish tartibida bo'ladi. Agar xato o'lchovi ketma-ket to'rtta qisqartirilsa,
qadam o'lchamlari ortib boruvchi tartibda bo'ladi;
-
fi smat2 - FIS strukturasining nomi, uning parametrlari sinov namunasi uchun
xatolarni minimallashtirish mezoniga muvofiq olingan to'plamdir.
Anfi s funksiyasidan uchta argument bilan foydalanishga misol:
х=(0:0.1:10)’;
у=sin(2*x)./exp(x/5);
trnData=[х у];
numMFs=5;
mfType=’gbellmf’;
epoch_n=20;
in_fi smat=genfi s1(trnData,numMFs,mfType);
out_fi smat=anfi s(trnData,in_fi smat,20);
302
plot(x,y,x,evalfi s(x,out_fi smat));
legend(‘Training Data’,’ANFIS Output’);
Ushbu buyruqlar ketma-ketligini bajarish natijasi ANFIS gibrid tarmog'ini
yaratish va o'qitishga olib keladi, o'quv namunasining grafiklari va chiqishi 6.2-
rasmda ko'rsatilgan.
6.2-rasm. ANFIS arxitekturasi bilan gibrid tarmoqning namunaviy va chiqish
grafiklarini o'rgatish
Download |
