Русская Википедия:ANFIS

Материал из Онлайн справочника
Перейти к навигацииПерейти к поиску

Адаптивная сеть на основе системы нечеткого вывода (adaptive neuro-fuzzy inference system) или Адаптивная нейро-нечеткая система вывода (adaptive network-based fuzzy inference system), ANFIS — это искусственная нейронная сеть, основанная на нечеткой системе вывода Такаги-Сугено.

Метод был разработан в начале 1990-х годов[1][2].

Так как этот метод интегрирует принципы нейронных сетей с принципами нечеткой логики, то у него есть потенциал, чтобы совместить их преимущества в одной структуре.

Вывод такой системы соответствует набору нечетких правил «если-то» (if-then), которые имеют способность к обучению аппроксимированию нелинейных функций[3].

Следовательно, ANFIS считается универсальным оценщиком[4].

Для использования ANFIS наиболее эффективным и оптимальным способом, можно использовать параметры, полученные с помощью генетического алгоритма[5].

Пример

Простой контроллер Сугено-Такаги с двумя входами и двумя правилами:

ЕСЛИ P11(x1) И P12(x2) ТО f1(x1, x2)
ЕСЛИ P21(x1) И P22(x2) ТО f2(x1, x2)

ANFIS, который реализует этот элемент управления, будет выглядеть следующим образом:

Файл:ANFIS - de.svg
Skizze des oberen Systems

Примечания

Шаблон:Примечания

Литература

  • Jang, Sun, Mizutani (1997) — Neuro-Fuzzy and Soft Computing — Prentice Hall, Seiten 335—368, ISBN 0-13-261066-3
  • Andrew P. Papliński: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) (PDF; 322 kB) aus Neural Networks and Fuzzy Systems, Monash University Victoria (Australien)
  • Jürgen Sauer: Lehrbrief Nr. 12: Neuro-Fuzzy Systeme (PDF; 254 kB) aus Neuronale Netze, Fuzzy Control, Genetische Algorithmen, FH Regensburg
  • Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. –– СПб.: БХВ Петербурr, 2005. –– 736 с.: ил.

  1. Шаблон:Cite conference
  2. Шаблон:Статья
  3. Шаблон:Citation
  4. Jang, Sun, Mizutani (1997) — Neuro-Fuzzy and Soft Computing — Prentice Hall, pp 335—368, ISBN 0-13-261066-3
  5. Шаблон:Статья