• Bilimlarni yumshoq ekspertli tizimlarda taqdim etilishi. Yumshoq ekspertli tizimdagi bilimlar va ma’lumotlar bazasining tarkibi.
  • Noaniq va yumshoq ekspertli tizimlarni solishtirish




    Download 0,6 Mb.
    bet1/7
    Sana14.12.2023
    Hajmi0,6 Mb.
    #118248
      1   2   3   4   5   6   7
    Bog'liq
    6 Noaniq va yumshoq ekspertli tizimlarni solishtirish


    Noaniq va yumshoq ekspertli tizimlarni solishtirish


    Yumshoq ekspertli tizim (YUET) deb quyidagi xossalarga ega bo‘lgan noaniq ET ga aytiladi:
    - noaniq neyronli tarmoqlardagi o‘rgatuvchi to‘plamlar kabi aks ettiriladigan statistik ma’lumotlarni ishlatadi;
    - lingvistik o‘zgaruvchilar (tegishlilik funksiyalari – TF), noaniq mahsulot va o‘rgatilgan neyron tarmoqlari ko‘rinishidagi bilimlarni namoyon etadi.
    Noaniq mahsulotlar to‘plamini qisqartirish, TF va qoidalar bazalarini sozlash genetik algoritmlar (GA) yordamida bajariladi.
    Noaniq tizimlar, neyronli tarmoqlar, ehtimoliy fikrlash va genetik algoritmlarni birlashtiruvchi va sinergetik samaraga ega bo‘lgan hisoblashlar yumshoq deb ataladi; shunga ko‘ra shu samaraga xizmat qiluvchi, sanab o‘tilgan nazariyalarni birlashtiruvchi ET ga yumshoq ekpertli tizim (YUET) deyiladi.
    YUET ning avtomatlashtirilgan loyihalashda qo‘llanilish imkoniyatlarini ko‘rib chiqamiz [18]. Loyihalashning umumlashtirilgan modeli iyerarxik blokli usul hisoblanib, mohiyati iyerarxiyaning tizim va osttizimlarga ajratilishi bilan funksiyalarni dekompoziyasiyalashga olib kelishdan iborat. Loyihalanayotgan tizim shunday osttizimlarni sintezlash yordamida shakllantiriladi.
    Avtomatlashtirilgan loyihalash jarayonida tahlil, odatda keyingi tizimlar va uning atrofidagi yanada murakkab tizimlar -muhitlarni (masalan, iqtisodiy axborot tizimlari uchun atrofdagi muhit – bu ijtimoiy-iqtisodiy muhit hisoblanadi) ishlash sharoitlarini ko‘rib chiqish lozimligidan iborat bo‘ladi. Atrof-muhit tahlilidan tashqari, loyihalash jarayonida jismoniy yoki sonli tajribalar hamda imitatsion modellashtirish natijalarini tahlil qilishga to‘g‘ri keladi.
    Loyihalash davomida ekspertli faoliyatning ikki asosiy tamoyilini ajratib ko‘rsatish mumkin. Tahlil uchun boshlang‘ich ma’lumotlar strukturaviy-funksional yechimning sifatli tavsifi va atrofning tizimli o‘zgaruvchilarining vaqtli qatorlari to‘plami ko‘rinishida aks ettiriladi.
    “Konstruktiv noaniqlik” tamoyili, tahlilning ba’zi bosqichlaridan boshlab, aniqlik va mohiyat bir-birini inkor eta boshlaydi. Agar texnikada aniqroq o‘lchash bo‘lsa, unda tahlil davomida ekspert aniq sonlardan noaniq, lekin baholardan iborat va loyiha qarorlari hamda boshqarish yechimlarini beradigan sonlar foydasiga o‘tadi.
    Yumshoq ekspertli tizim loyihalash davomida ekspertli faoliyat uchun instrumental va axborot muhitini taqdim etishi zarur. YUET ni ishlab chiqish instrumentlari o‘zida turli dasturiy mahsulotlar, mantiqiy ish birikmalari to‘plamini namoyon etadi. YUET loyihalovchining instrumental muhiti hisoblanib, avtomatlashtirilgan rejimda ekspertli faoliyatning barcha bosqichlarini bajarish imkonini beradi. Agar ekspertli tizim boshqarish obyekti sifati qaralsa, unda ekspertiza instrumentlarini boshqarish tizimi, aynan noaniq kontroller sifatida qarash mumkin.
    Bilimlarni yumshoq ekspertli tizimlarda taqdim etilishi. Yumshoq ekspertli tizimdagi bilimlar va ma’lumotlar bazasining tarkibi.
    Agar bilimlarni chiqarish bosqichida noaniq neyronli tarmoq (NNT) larda foydalanilsa, unda, tegishlilik funksiyalari va noaniq mahsulotlardan tashqari, YUET bilimlar bazasiga kiruvchi o‘rgatilgan NT to‘plami yuzaga keladi. Keltirib chiqarilgan qoidalar to‘plamini optimallashtirish (qisqartirish) genetik algoritm orqali bajariladi.
    YUET bilimlar bazasi quyidagilardan tashkil topishi shart:

    • tegishlilik funksiyalari;

    • noaniq mahsulotlar;

    • o‘rgatilgan noaniq neyron tarmoqlari;

    • genetik algoritmlar xromosomalarini interpretatsiyalash amallari;

    • optimallik funksiyalari.

    Sanab o‘tilgan tarkibiy qismlarning intellektual tizimlarda aks ettirilishini ko‘rib chiqamiz. Agar tegishlilik funksiyasi uzluksizlik, qavariqlik (unimodallik) kabi matematik xossalar bilan tavsiflansa, unda tegishlilik funksiyasi shakllarning parametrlashtirilgan funksiyalari kabi berilish mumkin. Yuqorida aytib o‘tilganidek, shakllarning to‘rtta turdagi funksiyalari keng tarqalgan: uchburchakli, trapetsiyasimon, qo‘ng‘iroqsimon va sigmoidal. Ular mos ravishda parametrlarning uchligi, to‘rtligi va ikkiligi bilan belgilanadi. Noaniq algebraning ba’zi amallari tegishlilik funksiyalarining trapetsiyasimon aks ettirilishida o‘zining unimodalligini saqlab qoladi, shuning uchun amallarning natijalari ham parametrlar to‘rtligi hisoblanadi. Noaniq mahsulotlarning taqdim etilishi, noaniq mahsulotlarga ishlov berish darajasi natijani chiqarishda muhim emasligi va unga ta’sir etmasligi sababli soddalashtiriladi. Noaniq neyronli tarmoqlarni aks ettirish murakkabroq masala hisoblanadi, chunki NNT strukturasini tavsiflash, noaniq neyronli tarmoqning mos arxitekturasi neyroimitatorisiz o‘z mohiyatini yo‘qotadi, ya’ni neyroimitator YUET xulosasining asosiy tashkil etuvchi qismlaridan biri kabi belgilanadi. YUET lar bilimlarini saqlashni tashkil etish uchun ham ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimlari – MBBT ham maxsus formatlardan foydalanish mumkin.
    Xulosalash algoritmi yoki mexanizmi noaniq xulosalash tizimi arxitekturasining keyingi muhim tashkil etuvchilaridan biri hisoblanadi. Noaniq xulosalash tizimiga qo‘llanilgan xulosalash mexanizmi o‘zida ilgari ko‘rib chiqilgan usullarni aniqlashtirishni namoyon etadi.
    Ushbu holda xulosalash algoritmlari noaniq mahsulotlar qoidalarini ilgari suradi va ushbu algoritmlarni tavsiflash xulosalash jarayonini qator ketma-ket bosqichlarga ajratishga asoslanadi.
    Noaniq mantiq haqida so‘zlab turib, ko‘pincha texnik qurilmalar va jarayonlarni boshqarishda qo‘llaniladigan noaniq xulosalash tizimiga ega bo‘lamiz. Noaniq xulosalash tizimini ishlab chiqish va uni qo‘llash o‘zida, bajarilishi noaniq mantiqning asosiy qoidalari yordamida kechadigan qator boqichlarni namoyon etadi.
    Noaniq xulosalash tizimi kirishiga kelayotgan axborotlar o‘lchangan kirish o‘zgaruvchilari bo‘lib, real boshqarish jarayonining o‘zgaruvchilariga to‘g‘ri keladi.
    Noaniq xulosalash tizimi noaniq mahsulotlar qoidalardan foydalanib, boshqarish jarayonining kirish o‘zgaruvchilari qiymatini chiqish o‘zgaruvchilariga o‘zgartirishga mo‘ljallangan. Buning uchun tizimda noaniq mahsulotlar qoidalari bazasi bo‘lishi va noaniq lingvistik fikrlar shaklida ifodalangan qo‘yim yoki gartlar asosida noaniq xulosalarni olish imkoniga ega bo‘lishi kerak.
    Noaniq xulosalashning asosiy bosqichlari:

    • noaniq xulosalash tizimi qoidalari bazasini shakllantirish;

    • kirish o‘zgaruvchilarini fazzifikatsiyalash;

    • ost qo‘yimlarni noaniq mahsulotlar qoidalariga agregatlash;

    • noaniq mahsulotlar qoidalaridagi ost xulosalar (xulosachalar)ni faollashtirish yoki kompozitsiyalash;

    • noaniq mahsulotlar qoidalari xulosalarini to‘plash.

    Bu bosqichlarning har birini asosiy xususiyatlari va ularning bajarilishiga misollar keltiramiz [19].
    Noaniq xulosalar tizimining qoidalar bazasi empirik bilimalrni rasmiy aks ettirish yoki ekspertlar bilimlarini u yoki bu predmet sohasida ifodalashga mo‘ljallangan. Noaniq xulosalash tizimida noaniq mahsulotlar qoidalari ishlatiladi. Bunday qoidalar to‘plamini noaniq mahsulotlar qoidalari bazasi deb ataymiz.
    So‘nggi atama o‘zida noaniq mahsulotlarning qoidalarini chekli to‘plamini namoyon qiladi va ularda lingvistik o‘zgaruvchilar ishlatiladi. Ko‘pincha qoidalar bazasi quyidagicha tuzilgan matn shaklida beriladi:
    QOIDA_1: AGAR «Shart_1» bo‘lsa, UNDA «Xulosa_1»
    QOIDA _2: AGAR «Shart _2» bo‘lsa, UNDA «Xulosa _2»

    QOIDA _ : AGAR «Shart _ » bo‘lsa, UNDA «Xulosa _ »
    yoki unga ekvivalent shaklda:
    RULE_1: IF Condition_1 THEN Conclusion_1
    RULE_2: IF Condition_2 THEN Conclusion_2

    RULE_n: IF Condition_ n THEN Conclusion_

    Bu yerda orqali qoidalarning aniqlanganlik koeffitsiyentlar yoki vazn koeffitsiyentlari belgilanadi. Bu koeffitsiyentlar [0, 1] oraliqdagi qiymatlarni qabul qiladi. Agar vazn koeffitsiyentlari bo‘lmasa, ularning qiymatini 1 ga teng deb qabul qilish qulayroqdir.


    Murakkabroq vaziyatlar ham bo‘lishi mumkin, masalan noaniq mahsulotlar qoidalari sharoitida turli lingvistik o‘zgaruvchilarga tegishli noaniq fikrlar bilan noaniq lingvistik amallar birlashgan holda, ya’ni « tegishli » AMAL « tegishli » shaklida, bu yerda AMAL – noaniq “VA” yoki noaniq “YOKI” binar amallaridan biri, va – turli lingvistik o‘zgaruvchilar.
    Noaniq mahsulotlarning qoidalarini bu variantini quyidagi shaklda ham yozish mumkin:
    QOIDA: AGAR « tegishli » VA « tegishli » bo‘lsa, UNDA « tegishli » bo‘ladi;
    QOIDA: AGAR « tegishli » YOKI « tegishli » bo‘lsa, UNDA « tegishli » bo‘ladi.
    Bu yerda noaniq fikr « tegishli » VA « tegishli », « tegishli » YOKI « tegishli » o‘zida noaniq mahsulotlar qoidalari shartlarini, noaniq fikr « tegishli » esa qoidalar xulosasini aks ettiradi. Bunda deb hisoblanadi va har bir noaniq fikrlar noaniq mahsulotlar qoidalari ma’lumotlarining qo‘yimchalari deyiladi.
    Noaniq mahsulotlar qoidalari sharoitida turli lingvistik o‘zgaruvchilarga tegishli noaniq fikrlar bilan noaniq lingvistik amallar birlashgan holda, ya’ni « tegishli » AMAL « tegishli » shaklida, bu yerda AMAL – noaniq “VA” yoki noaniq “YOKI” binar amallaridan biri, va – turli lingvistik o‘zgaruvchilar:

    QOIDA: AGAR « tegishli » bo‘lsa, UNDA « tegishli » VA « tegishli » bo‘ladi;


    QOIDA: AGAR « tegishli » bo‘lsa, UNDA « tegishli » VA « tegishli » bo‘ladi.

    Bunda « tegishli »VA« tegishli » va « tegishli » VA « tegishli » - noaniq mahsulotning berigan qoidasi qo‘yimchalari.



    Download 0,6 Mb.
      1   2   3   4   5   6   7




    Download 0,6 Mb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Noaniq va yumshoq ekspertli tizimlarni solishtirish

    Download 0,6 Mb.