WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 15 |

c) корреляционная функция; d) спектральная плотность Таким образом, каждый нейрон входного слоя НС представляли в виде элемента соответствующего нечеткого фильтра, а функции активации нейронов совпадали с амплитудно-частотными характеристиками фильтра, параметры которых корректировались в зависимости от условий решаемой задачи. Общее количество нейронов входного слоя определялось исходя из существовавших условий наблюдаемости характеристик ЭЗЗ. Аксоны нейронов входного слоя принимали значения из интервала [0,1].

Определение передаточных характеристик нейронов промежуточных слоев (II и III) Представление эксперта в качестве измерительной системы позволило произвести факторизацию множества характеристик эксперта, влияющих на качество ЭЗЗ, а метод нечетких измерений дал возможность определить составляющие погрешности ЭЗЗ через погрешности данных характеристик.

Нейросетевая реализация данного подхода включала в себя представление передаточных характеристик нейронов II слоя в виде нормированного набора функций принадлежности нечетких множеств, определенных кортежем значений лингвистической переменной «Уровень компетентности» <НД, Д, УД, ХОР, О.Х., ОТЛ>; интерпретацию аксонов II слоя (синапсов III слоя) в виде степеней принадлежности к соответствующим нечетким множествам и настройку аксонов III слоя к виду, позволяющему решить задачу распознавания качества ЭЗЗ.

Работу нейронов II слоя представили в виде следующей структурной схемы (рис. 14):

xw11 Y F1 KwM...

.

...

.

w1N...

.

YQ wQN FQ KQ xN Рис. 14. Структура II слоя нейронной модели x1,.., xn – сигналы, поступающие от нейронов входного слоя НС; w11,.., wQN – весовые коэффициенты синапсов II слоя; Yi – сумма взвешенных входов iого нейрона; Fi – функция активации i-ого нейрона; Кi– выходной сигнал iого нейрона Поскольку данные нейроны осуществляли преобразование входных сигналов, имеющих нечеткий, качественный характер, то определение Yi (получение взвешенной суммы входов каждого нейрона) выразили через операции суммы и произведения теории нечетких множеств и представили в виде:

Yi = min (max(wi1, xi),..,max(wiN, xi)), (2.20) где Yi – сумма взвешенных входов i-ого нейрона;

x – сигналы, поступающие от нейронов входного слоя НС;

w – весовые коэффициенты синапсов II слоя.

Поскольку значения входов и весов нейронов II слоя заключены в интервале [0,1], то и значения сигнала Yi будут принадлежать этому же интервалу.

Функции активации нейронов II слоя (Fi) представили в виде набора функций принадлежностей, соответствующих кортежу значений указанной лингвистической переменной (2.15). Определение параметров и построение данных функций проводили путем реализации алгоритма, изложенного в главе 4.

Таким образом, выходной сигнал нейрона Ki, представляемый в виде 6мерного вектора, определял степень соответствия i-ой характеристики эксперта нечетким понятиям <недостаточный, достаточный, удовлетворительный, хороший, очень хороший, отличный>, определяющим лингвистическую переменную «Уровень компетентности».

Как видно из рис. 11, выход каждого нейрона II слоя связан с входами шести нейронов III слоя НС, наименования которых соответствовали кортежу значений указанной лингвистической переменной. В результате на входы нейронов III слоя подавались значения степени соответствия характеристики эксперта (принадлежащие интервалу [0,1]) соответствующему нечеткому понятию. На данном этапе реализовывалась операция дискретизации сигналов, поступающих на вход II слоя НС.

Количество нейронов III слоя НС, таким образом, определялось по формуле U=M*6, т.е. каждому нейрону II слоя ставилось в соответствие шесть нейронов – дискретизаторов III слоя нейронной модели (М – количество нейронов II слоя НС (рис. 11)).

Передаточные функции нейронов III слоя реализовывали преобразование входных значений (степеней соответствия к указанному кортежу нечетких понятий) в выходные, определяющие значение относительной погрешности измерений ЭЗЗ и лежащие в интервале [0,1].

Данное преобразование позволило представить выходные значения нейронов III слоя в удобном виде для решения задачи распознавания качества ЭЗЗ, которую решали нейроны IV слоя НС.

Определение передаточных характеристик нейронов выходного слоя Процедуру построения передаточных характеристик нейроновклассификаторов выходного слоя НС разработали с учетом прототипа.

Основные операции заключались в следующем:

Выделялись точки e1, принадлежащие множеству Е, которые точно соответствовали нечетким подмножествам, определяемым кортежем с лингвистической переменной LE <ИДН, УПР, ОПТ, ОПР> (степень принадлежности равна 1).

Определялись точки eоп, еол граничных значений нечетких подмножеств, лежащие справа и слева от е1 соответственно.

Рассчитывались координаты точек е0,5п, е0,5л, имеющих степень принадлежности, равную 0,5 для каждого нечеткого понятия справа и слева от е1 соответственно.



Осуществлялось графическое построение передаточных характеристик и определение аппроксимирующих выражений по найденным ранее точкам (рис. 15).

Проводилась формализация лингвистической переменной LE на выделенных указанным образом нечетких подмножествах.

Пример расчета численных значений точек ei для построения передаточных характеристик нейронов-классификаторов приведен в табл. 6.

0,ei е0л е0,5л е1 е0,5п е0п Рис. 15. Пример построения передаточной характеристики нейрона выходного слоя НС Таблица Расчет характеристик нейронов выходного слоя Нечеткие понятия, Значение абсциссы ei определяемые кортежем LE е0л е0,5л е1 е0,5п е0п 1. ИДН 0,000 0,894 0,901 0,938 0,2. УПР 0,901 0,938 0,961 0,969 0,3. ОПТ 0,961 0,969 0,978 0,984 0,– – 4. ОПР 0,978 0,984 0,Операцию нечеткого суммирования входных сигналов нейронов – классификаторов проводили по известным правилам суммирования воздействий при обработке нечеткой информации в экспертных системах:

для суммирования положительных (возбуждающих) сигналов:

Y(+) = Y1(+) + Y2(+) – Y1(+)*Y2(+);

для суммирования отрицательных (тормозящих) сигналов:

Y(-) = Y1(-) + Y2(-) + Y1(-)*Y2(-);

для суммирования противоположных по воздействию связей:

Уровень принадлежности к нечеткому понятию LE Y = [Y1(+) + Y2(-)]/[1- min{abc [Y(+),Y(-)]}].

Распознавание класса, характеризующего качество ЭЗЗ, производилось НС по максимальному значению выходного сигнала (степени принадлежности к нечеткому понятию, определенному кортежем LE), который принимали нейроны-классификаторы выходного слоя НС.

2.5. Комплексы программ – измерителей 2.5.1. Использование элементов ядерной организации при построении нейронной сети Практическое использование нейросетей предполагает наличие двух уровней их реализации: инструментального – обеспечивающего этапы выбора структуры, проектирования и исследования НС, и прикладного – позволяющего осуществить процесс программной реализации НС.

Как было ранее определено, одной из основных характеристик предложенной нейронной модели является обеспечение принципа модульности, т.е. декомпозиции задачи диагностики ЭЗЗ в ряд более простых, последовательно решаемых, подзадач. Другим основополагающим принципом проектирования НС является обеспечение распределенной обработки информации.

Разработанная нейронная модель в виде НС прямого распространения целиком удовлетворяет данным принципам, однако при практическом применении подобных селективных структур необходимо дополнительно обеспечить реализацию ряда их свойств, в состав которых обычно включают:

Вырожденность. Это свойство предполагает, что селективная структура обеспечивает более одного способа удовлетворительного распознавания данного входного сигнала.

Избыточность. Это свойство предполагает наличие повторяющихся нейронных групп одинакового строения, т.е. работающих с одной и той же системой признаков.

Дистрибутивность. В селективной структуре нет никакой необходимости в том, чтобы выбранные изофункциональные группы были смежными, напротив рецепторные поля должны принимать некоторое общее положение в пространстве признаков, для того чтобы обеспечить распределенную обработку и надежность функционирования при локальных повреждениях.

На основе изложенных принципов при практической реализации предложенной нейронной модели в качестве НС прямого распространения руководствовались следующими положениями. Реализуя принцип модульности, определили в качестве структурно-образующего элемента НС группу нейронов, имеющих общее рецепторное поле. Данное представление соответствует и принципу дистрибутивности селективной структуры. Эту группу принято называть нейронным ядром. В нашем случае, в качестве такого ядра представили объединение каждого нейрона II слоя с соответствующим ему шестью нейронами III слоя НС, где видно, что рецепторные поля данных нейронных ядер не пересекаются. Это означает, что каждое нейронное ядро моделирует свойство избыточности селективной структуры, а все множество рассматриваемых ядер моделирует свойство вырожденности.

Таким образом, представили структуру предложенной нейронной модели диагностики ЭЗЗ в качестве НС прямого распространения с элементами ядерной организации, что предполагало целенаправленное ограничение связей между нейронными ядрами. Поэтому разработанная НС с элементами ядерной организации получила ряд качеств, имеющих важное практическое значение:

– модульность структуры, которая позволила выполнить декомпозицию сложной задачи в ряд более простых подзадач;

– возможность оптимизации структуры под конкретную задачу;

– сокращенное число синаптических весов, что позволило существенно увеличить вычислительную эффективность и использовать данный класс нейронных сетей для обработки данных в системах реального времени на обычных ПК.





Выделение нейронных ядер в качестве элементов, определяющих структуру нейронной модели диагностики ЭЗЗ, позволило существенно упростить практическую реализацию предложенной модели, т.е. реализовать декомпозицию процесса диагностики ЭЗЗ в ряд последовательно решаемых подзадач – наблюдения, классификации и распознавания качества ЭЗЗ.

Причем, решение каждой подзадачи возложено на соответствующие структурно-образующие элементы НС. Таким образом, структурную схему процесса диагностики, в соответствии с введенными ранее обозначениями, представили в следующем виде (рис. 16):

Y E X Aвх Aя Aвых E/N наблюде- классифика- распознавание ние ция качества Рис. 16. Структурная схема процесса диагностики ЭЗЗ на основе нейронной модели Авх - множество нейронов входного слоя НС, Ая- множество нейроных ядер, Авых- множество нейронов выходного слоя Все структурно-образующие элементы НС работали поочередно, однако они образовывали конвейер, в котором освободившиеся элементы могли переходить к новому вектору данных. Поэтому при последовательном поступлении данных, время обработки было пропорционально числу нейронов, но производительность (количество обработанных векторов данных в единицу времени) определялось временем срабатывания соответствующего нейрона и не зависело от их числа.

Данное представление позволило при практической реализации НС воспользоваться парадигмами объектно-ориентированного (ОО) программирования. Программирование НС с применением ОО подхода позволило реализовать следующие положительные моменты. Во-первых, оно позволило создать гибкую, легко перестраиваемую иерархию моделей НС.

Во-вторых, такая реализация была наиболее прозрачна для программиста, и позволяла конструировать НС простым пользователям. В-третьих, так как уровень абстрактности программирования, присущий ОО языкам, в будущем будет расти, то реализация НС с ОО подходом позволит расширить их возможности и является перспективной.

ОО подход применили при практической реализации предложенной нейронной модели, выделив три абстрактных ОО класса, описывающих соответственно нейроны входного слоя, нейронные ядра и нейроны выходного слоя. В результате, наращивание элементов НС на этапе проектирования и настройки на условия конкретной ситуации происходило путем создания экземпляров объектов соответствующих классов.

Результатом проектирования явилась нейронная сеть, настроенная на условия конкретно решаемой задачи с программным интерфейсом, соответствующим модели многокомпонентных объектов (COM). Это означало, что каждый структурно-образующий элемент НС (Авх, Ая, Авых) был реализован в виде соответствующего Active-X элемента. Данное представление НС позволило осуществить практическую реализацию процесса диагностики ЭЗЗ в виде трех основных компонентов, отвечающих за решение указанных подзадач. Кроме того, применение технологии межзадачного взаимодействия СОМ дало ряд важных преимуществ, в частности:

– гибкость и взаимозаменяемость элементов, как в процессе разработки, так и во время эксплуатации;

– независимость реализации от языка программирования;

– полное соответствие существующим моделям объектноориентированного программирования;

Необходимо отметить, что реализация предложенной НС на основе COM – технологии позволило легко встраивать данный интеллектуальный модуль в любое приложение Microsoft Оffice, включая электронные таблицы EXCEL, базы данных ACCESS, редактор WORD и пр. В равной степени интеллектуальный модуль может быть встроен в любой проект пользователя, реализованный на языках VISUAL C++, BORLAND C++, VISUAL BASIC, JAVA. Интеллектуальные модули с НС могут быть встроены в Web страницу INTERNET или использоваться в этой сети для построения гибких систем. В корпоративных сетях COM-технологию НС позволяет реализовать распределенную обработку ЭЗЗ. Разработанный программный продукт может быть также использован как средство лабораторного практикума в соответствующих учебных курсах.

2.5.2. Особенности программной реализации определения вектора компетентности Как было показано ранее, значение вектора компетентности VC(CК1, СК2, СК3, …, СКn, T) в текущий момент времени определялось на основе оценки личностных характеристик эксперта, к которым отнесли профессиональный опыт, теоретическую подготовленность, интуицию, логические способности, особенности памяти и т.п. Таким образом, вектор компетентности (ВК) в текущий момент времени представлял собой агрегированную, обобщенную величину, объединяющую оценки вышеперечисленных характеристик эксперта.

Составляющие ВК в данной работе предложено определять с помощью методов, наиболее подходящих для оценки той или иной личностной характеристики эксперта.

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 15 |





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.