목차
1.퍼지모델의 구조와 추론 Program
2.퍼지모델의 동정
3.규칙 전반부의 동정
등등
2.퍼지모델의 동정
3.규칙 전반부의 동정
등등
본문내용
k개의 입력 X1, … , Xk 및 1 출력 시스템의 퍼지 모델을 가정하자.
[단계1] X1의 두개의 퍼지 부분공간 big 및 small 로 분할
이것을 모델 1-1 이라 부른다.
비슷하게, X2의 영역이 분할되고, 그것을 모델 1-2 라 부른다.
이와 같이 k개의 모델(모델 1-1, … , 모델 1-k)을 가진다.
일반적으로 모델 1-i (i = 1,2,…,k)의 형태는 다음과 같다.
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 2] 단계 1의 각 모델에 대해, 최적 전반부 파라미터 및 후반부
파라미터는 각 알고리즘에 의해 구해진다. 가장 적은 성능지
수를 가지는 최적모델은 k개의 퍼지모델로부터 선택된다.
그것을 안정상태(stable state)라 부른다.
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 3]
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 4]
[단계 5]
*
퍼지모델과 알고리즘
3.규칙 전반부의 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.규칙 후반부의 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.1 후반부의 구조 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
1) 후반부가 일차 선형식으로 표현된 규칙이 있다고 가정한다.
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
5. 동정알고리즘의 흐름도
퍼지모델과 알고리즘
6. 퍼지모델의 동정 알고리즘
표준 최소자승법(Least Square Method)
- Lagrange에 의해 고안
- 통계학이나 자연 과학에서 측정되는 실험치를 가지고 그 실험치
를 잘 대표할 수 있는 함수를 구해 내는 방법중 하나이다.
- 점근 함수를 이용하여 실제의 함수를 추정한다.
퍼지모델과 알고리즘
[단계1] X1의 두개의 퍼지 부분공간 big 및 small 로 분할
이것을 모델 1-1 이라 부른다.
비슷하게, X2의 영역이 분할되고, 그것을 모델 1-2 라 부른다.
이와 같이 k개의 모델(모델 1-1, … , 모델 1-k)을 가진다.
일반적으로 모델 1-i (i = 1,2,…,k)의 형태는 다음과 같다.
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 2] 단계 1의 각 모델에 대해, 최적 전반부 파라미터 및 후반부
파라미터는 각 알고리즘에 의해 구해진다. 가장 적은 성능지
수를 가지는 최적모델은 k개의 퍼지모델로부터 선택된다.
그것을 안정상태(stable state)라 부른다.
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 3]
퍼지모델과 알고리즘
3.1.전반부의 구조 동정
[단계 4]
[단계 5]
*
퍼지모델과 알고리즘
3.규칙 전반부의 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.규칙 후반부의 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.1 후반부의 구조 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
1) 후반부가 일차 선형식으로 표현된 규칙이 있다고 가정한다.
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
4.2 후반부 파라미터 동정
퍼지모델과 알고리즘
5. 동정알고리즘의 흐름도
퍼지모델과 알고리즘
6. 퍼지모델의 동정 알고리즘
표준 최소자승법(Least Square Method)
- Lagrange에 의해 고안
- 통계학이나 자연 과학에서 측정되는 실험치를 가지고 그 실험치
를 잘 대표할 수 있는 함수를 구해 내는 방법중 하나이다.
- 점근 함수를 이용하여 실제의 함수를 추정한다.
퍼지모델과 알고리즘
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