Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях. Ярушкина Н.Г. - 106 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

105

4.3.3. Метод анализа НТ

Реализованный метод определения НТ позволяет эксперту означивать ви-

ды тенденций и на основе алгоритмов нейронных сетей (НС) обучать систему

распознавать их. Для обучения НС пользователем подготавливаются выборка

данных, представляющая собой ряды нечетких меток и соответствующие им

тенденции. Обученные НС (набор весов) представляют собой отдельные моду-

ли для каждого вида НТ, которые можно сохранять для дальнейшего использо-

вания. Алгоритм нахождения позволяет находить тенденции на любом отрезке

данных, что дает возможность пользоваться модулями НС видов тенденций в

независимости от их первоначального (обученного) периода, что реализуется

процессом масштабирования входных данных.

4.3.4. Реализация метода

НТ- множество нечетких меток, упорядоченных относительно некоторого

параметра (далее время), исследуемой системы. Исходные данные преобразу-

ются в множество, которое можно представить в виде плоскости в трехмерном

пространстве (t-x-w), где t – время, x – исследуемый параметр, w – вероятность

(рис.4.4.).

Рис

.4.4.

Нечеткий

временной

ряд

Рис

. 4.3

∆