Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 243 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

243
Тип
правил, включенных в базу знаний, определяет ее структуру. Вве-
дем следующие обозначения. Обозначим базу знаний Rule={R
p
k
}, где k – ко-
личество нечетких продукционных правил в базе знаний; p – количество пе-
ременных (нечетких высказываний) в каждом правиле. Каждое нечеткое
продукционное
правило (i=[1,k]) представляется в виде нечеткого продукци-
онного правила:
ippj
p
i
yестьyтоxестьxиxестьxиxестьxЕслиR
~
~
...
~
~
:
11
,
где
YyXx
ij
~
~
,
~
~
– нечеткие множества.
Следовательно,
методы генерации правил определяют процесс струк-
турной идентификации базы знаний, в основе которых лежит процесс опре-
деления параметров p (порядок модели) и k (размерность модели). При пара-
метрической идентификации производится настройка параметров функций
принадлежности
входных и выходных переменных YyXx
ij
~
~
,
~
~
нечеткой мо-
дели, количество которых задается экспертно.
Алгоритмы
на основе мер ассоциации выявляют паттерны ВР, которые
появляются
вместе в одной транзакции. В общем случае ассоциативные пра-
вила имеют форму правила импликации
)( WBтоAЕсли
tlt
,
где
A
t-l
– нечеткое ограничение, определенное в момент времени
t-l
ряда x
t
;
B
t
– нечеткое ограничение, определенное в момент времени t ряда y
t
;
W
– мера ассоциации А и B.
Для
каждого правила вычисляются две частотные характеристики: под-
держка и достоверность. Меры ассоциации используются в том случае, если
исследуется
нечеткая импликация.
Используют
следующие меры W:
–
распространенность s для поддержки правила: частота одновремен-
ного проявления признаков A и B;

Страницы