Алгоритмы и программные средства идентификации парето-оптимальных нечетких систем на основе метаэвристических методов

• Автор: Горбунов, Иван Викторович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 192 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

Глава 1. Обзор состояния проблемы исследования. Постановка задачи

1.1 Нечеткие системы

1.2 Идентификация нечетких систем

1.3 Критерии оптимизации нечетких систем

1.4 Постановка задачи

Выводы

Глава 2. Методика и алгоритмы построения Парето оптимальных нечетких систем

2.1 Методика построения трехкритериальных Парсто-оптимальных нечетких систем

2.1.1 Комплексный критерий интерпретируемости нечетких систем
2.1.2 Алгоритм усечения базы правил нечеткой системы
2.1.3 Алгоритм исключения терма из базы правил нечеткой системы
2.1.4 Алгоритм объединения термов
2.1.5 Алгоритм исключения пересечения наиболее лингвистически отдаленных термов..
2.2 Гибридный численный метод структурной и параметрической оптимизации нечет ких систем
2.2.1 Алгоритмы пчелиной колонии
2.2.2 Алгоритм адаптивной эволюционной стратегии
2.2.3. Гибридный численный метод идентификации структуры и параметров на основе островной модели
2.3 Алгоритм генерации нечетких классификаторов на основе экстремумов таблицы наблюдений
Выводы
Глава 3. Программный комплекс
3.1 Формализация предметной области
3.2 Проектирование программного комплекса
3.3 Выбор средств разработки
3.4 Описание и структура программного комплекса МіхСогс
3.5 Диспетчер параллельных вычислений
3.5.1 Схемы параллельного расчета ошибки нечеткой системы
3.5.2 Схемы параллельной реализации алгоритма пчелиной колонии для генерации правил
нечеткой системы

3.5.3 Схемы параллельной реализации алгоритма пчелиной колонии для иден тификации параметров нечеткой системы
3.5.4 Схемы параллельной реализации алгоритма адаптивной эволюционной с гра і сі ни для идент ификации параметров нечет кой системы
3.5.5 Схемы параллельной реализации алгоритма, реализующего методику построения трехкритериальных Парето-оптимальных нечетких систем
3.5.6 Диспетчер многопоточных вычислений
3.6 Представление нечетких систем в стандарте РММГ у4.
3.6.1 Представление функций принадлежности в РММГ
3.6.2 Представление нечетких правил в РММГ
3.6.3 Представление нечетких систем в РММІ
Выводы
Глава 4. Исследование методики, метода, алгоритма и программного комплекса
4.1 Апробация методики построения трехкритериальных Парето-оптимальных нечеіких систем
4.1.1 Апробация методики при построении трехкритериальных Парето-ошимальных систем синглтон в задаче аппроксимации
4.1.2 Апробация методики при построении трехкритериальных Парето-ошимальиых шптсбугских классификаторов
4.2 Исследование гибридного метода структурной и параметрической он і имитации нечетких систем
4.2.1 Исследование алгоритма пчелиной колонии для идентификации парамечрон нечеткой системы 1
4.2.2 Исследование алгоритма адаптивной эволюционной стратегии для идентификации параметров нечеткой системы
4.2.3 Исследование параметров гибридного метода структурной и параметрической оптимизации нечетких систем
4.3 Исследование алгоритма генерации нечетких классификаторов па основе экстремумов таблицы наблюдений
4.4 Исследование параллельной архитектуры разработанного программой) комплекса
Выводы
Глава 5. Описание внедрения разработанных программных комплексов
5.1 Рекомендательная система для НИИКФ
5.1.1 Постановка задачи
5.1.2 Отбор информативных признаков
5.1.3 Рекомендательная система
5.2 Аутентификация пользователей по клавиатурному почерку

5.2.1 Задача повышения точности аутентификации
5.2.2 Программная реализация и оценка эффективности
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИИ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
ПРИЛОЖЕНИЕМ
Тогда численный критерий точности системы классификации может быть выражен следующим образом:
У' delta (р, 0)
/’/•(О) = п~~

Проблема идеінификагши сводится к проблеме поиска максимума заданной функции а многомерном пространстве, координаты которого соответствуют параметрам нечеткой сис темы [13].
В качестве критерия сложности нечетких систем используется общее количество правил в базе правил МІ, гак как этот критерий используется во всех современных работах и позволяем сравнивать результаты по этому критерию с аналогами.
В качестве критерия интерпретируемости нечеткой системы /(()) предложен оригинальный критерий (подробнее представлен в разделе 2.1.1), так как применяемые другими авторами критерии фрагментарны и сосредотачиваются только на количественных характеристиках термов или только на геометрической различимости термов или на слабо обоснованных представлениях об идеальном распределении с точки зрения интерпретируемости.
Решение проблемы построения Парсто-оптимальных нечетких моделей гина синглтонов и классификаторов иитгсбургского типа е разными соотношениями между значениями их интерпретируемости, точности (ошибки) вывода и сложности основано па оптимизации заданных целевых функций в многомерном пространстве, координаты которого сооївегсі вукм параметрам нечетких систем:
min(/i(0)) для нечеткой системы тина синглтон
тах(Рг(0)) для питсбургского классификатора
тах(/(())) min(NR)
0 20 < 0ти.
при ограничениях:
/і(0),/(0 )с'Л.
NR с [2,3,...,M,„HJ.
У,с,3|£,5„Д(х)>0,
где /:(()) — ошибка вывода нечеткой системы типа синглтон, Рг{0) процент правильной
классификации иитгсбургского классификатором, /(О) — значение критерия
интерпретируемости нечеткой системы, NR — количество правил в нечеткой системе. 11т-л максимально предусмотренное число правил; 0тш, ()„их — нижняя и верхняя границы парамет ров решения соответственно; U универсум, на котором определена переменная .т.