12
ANFIS algoritmi prognoz qilingan va haqiqiy chiqish qiymatlari o‘rtasidagi umumiy
xatolikni minimallashtirish uchun o‘quv majmuasidagi kirish-chiqish ma'lumotlar
juftliklari asosida ushbu parametrlarni moslashtiradi. Ushbu qiymat
1
1
2
2
*
(
*
*
..
*
)
i
i
i
i
i
in
n
i
w
f
w p
x
p
x
p
x
q
(6)
Bu yerda
in
p
va
i
q
parametrlariga berilgan qiymatlar ANFIS modelini o‘qitish
jarayonida aniqlanadi. ANFIS modeli ushbu parametrlarning qiymatlarini optimallashtirish
uchun orqaga tarqalish algoritmi va eng kichik kvadratlar usulini birlashtirgan gibrid
o‘rganish algoritmidan foydalanadi[13]. O‘quv jarayoni ANFIS modelini kirish-chiqish
juftliklari bilan taqdim etishni va prognoz qilingan chiqish va haqiqiy qiymat o‘rtasidagi
farqni minimallashtirish uchun parametrlarning qiymatlarini sozlashni o‘z ichiga oladi.
i
q
parametr odatda chiqish tegishlilik funksiyasining minimal qiymati bilan aniqlanadi. Misol
uchun, agar chiqish tegishlilik funktsiyasi Gauss funktsiyasi bo‘lsa,
i
q
ning qiymati Gauss
funktsiyasining o‘rtacha qiymatiga teng.
in
p
qiymatlari mashg‘ulot jarayonida eng kichik
kvadratlar usuli yordamida aniqlanadi.
ANFIS modelining oxirgi qatlami yakuniy chiqishni hisoblash uchun barcha kirish
signallarini jamlagan Ʃ deb belgilangan yagona tugunni o‘z ichiga oladi. Ushbu tugun
barcha qoidalarning individual natijalarini birlashtirish va yakuniy natijani ishlab chiqarish
uchun javobgardir. Ʃ tugun tomonidan hisoblangan qiymat ANFIS modelining taxmin
qilingan qiymati bo‘ladi[14].
*
*
i
i
i
i
i
i
i
w
f
w f
w
(7)
Ushbu tadqiqotda abiturentlarning o‘qishga kirish imtihonlarida to‘plashi mumkin
bo‘lgan ballni bashoratlash uchun ANFIS ishlab chiqildi.
