Adaptiv neyro-noravshan xulosalar tizimi (ANFIS)

443 
gibrid o‘rganish algoritmidan foydalanadi[7]. ANFIS noravshan qoidalar va neyron tarmoq 
birikmasi sifatida ifodalanishi mumkin: 
AGAR x A
1
 VA y B
1
 bo‘lsa, KEYIN z
1
 = w
1
(x, y) 
AGAR x A
n
 VA y B
n
 bo‘lsa, KEYIN z
n
 = w
n
(x, y)
(5)
Bu erda 
x
va 
y
kirish o‘zgaruvchilari, A
1
dan A
n
va B
1
dan B
n
gacha bo‘lgan 
x
va 
y
bilan 
bog‘langan noravshan to‘plamlar, 
z
1
dan 
z
n
gacha esa chiqish o‘zgaruvchilari, 
w
1
dan 
w
n
gacha bo‘lgan parametrlar tizimning ishlashini optimallashtirish uchun orqaga tarqalish 
algoritmi kabi o‘rganish algoritmi orqali o‘rnatiladi. 
Gibrid noravshan xulosa chiqarish tizimlari:
gibrid noravshan xulosa chiqarish 
tizimlari o‘z imkoniyatlarini oshirish uchun noravshan mantiqni boshqa hisoblash 
texnikasi bilan birlashtiradi. 
Metadologiya. 
Taklif etilayotgan ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi, 
o‘rtacha vaznli qiymat va noravshan xulosa chiqarish tizimlari bilan birlashtiradi. O‘rtacha 
vaznli qiymat noravshan xulosa chiqarish tizimlarida bir nechta qoidalarning natijalarini 
bitta aniq qiymatga birlashtirish uchun ishlatiladi. O‘rtacha og‘irlikni hisoblash formulasi 
quyidagicha: 
1
1
n w X
i
i i
W
n w
i
i
 

 
(6) 
Bu yerda 
W
o‘rtacha og‘irlik qiymati, 
n
qiymatlar soni, 
X
i
hisoblash jarayonida 
aniqlangan qiymat, w
i 
tegishlilik funksiyasi qiymati. 
Defuzzifikatsiya - noravshan xulosadan olingan natijani aniq qiymatga aylantirish 
jarayoni. Bir nechta defuzzifikatsiya usullari mavjud va tez-tez ishlatiladigan usullardan 
biri Center of Gravity (COG) usulidir. COG usuli noravshan chiqish tegishlilik 
funktsiyasining og‘irlik markazini hisoblab chiqadi va uni chiqish sifatida ishlatadi. COG ni 
hisoblash formulasi quyidagicha: 
( * ( ))
( )
x
z dx
z
z dx





(7) 
Bu erda 
z
chiqishni, 
x
kirish o‘zgaruvchisi va 
µ(z)
noravshan chiqish bilan bog‘liq 
tegishlilik funksiyasi. Integrallar noravshan chiqish tegishlilik funksiyasi oralig‘ida 
hisoblanadi. 
1-rasm. Ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi.
Ma’lumotlar 
bazasi 
Qoidalar 
Fikrlash 
mexanizmi 
O’rtacha 
qiymat 
Qoidalar 
Fikrlash 
mexanizmi 
Defuzzifi-
katsiya
Chiqish 
qiymati 
Birinchi qatlam
Ikkinchi qatlam

444 
Taklif etilayotgan ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi (1- rasm) yakuniy 
natijani olish uchun o‘rtacha vaznli qiymat va defuzzifikatsiya usullarini birlashtiradi. 
Kirish ma'lumotlari 2-formula asosida shakllantiriladi. So‘ngra ma'lumotlar to‘plami 
ob'ektlarga aniqlangan tegishlilik funktsiyasi asosida noravshan to‘plamlarga tegishlilik 
darajalari beriladi. Tegishlilik darajasini 1-formula yordamida ifodalaymiz. Noravshan 
chiqishdan aniq chiqishni olish uchun o‘rtacha vaznli qiymat qo‘llaniladi. Buni 6-formula 
asosida amalga oshiramiz. Ikkinchi qatlamda yakuniy natijani olish uchun defuzzifikatsiya 
usullari 7-formula yordamida aniqlanadi. 
Xulosa
. Xulosa qilib aytganda, tavsiya etilgan ko‘p qatlamli noravshan xulosalar tizimi, 
o‘rtacha vaznli sxema va yakuniy natijani olish uchun defuzzifikatsiya usullarini 
birlashtiradi. Muayyan tegishlilik funktsiyalari, og‘irliklari va defuzzifikatsiya usullari 
dastur talablari va foydalanilayotgan ma'lumotlar to‘plamiga qarab moslashtirilishi 
mumkin. Qolaversa ushbu yondashuv tez va ishonchli natijalarni talab qiladigan ilovalarda 
aniq qaror qabul qilish va nazorat qilish imkonini beradi.
 

Download 15,84 Mb.