Особенности построения гибридных интеллектуальных систем обработки информации

Автор: Пользователь скрыл имя, 29 Мая 2012 в 00:08, курсовая работа

Описание работы

Целью данной работы является изучение особенностей построения гибридных интеллектуальных систем.
Поставленная цель решается посредством следующих задач:
- раскрыть понятие гибридной интеллектуальной системы;

Работа содержит 1 файл

Введение.doc

— 900.00 Кб (Скачать)

Нечёткое моделирование на сегодняшний день очень актуально и имеет достаточное преимущество перед известными и ставшими уже классическими концепциями моделирования и управления. Данная тенденция увеличивает сложность математических и формальных моделей реальных систем и процессов управления, которые связаны с повышением адекватности моделей и учётом большего количества различных факторов, оказывающих влияние на процессы принятия решений.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы.

 

1. Zadeh L. Fuzzy sets // Information and Control. — 1965. — №8. — P. 338-353.

2. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 167 с.

3. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Радио и связь, 1981. — 286 с.

4. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Проектирование нечетких баз знаний: лабораторный практикум и курсовое проектирование. Учебное пособие. - Винница: Винницкий государственный технический университет, 1999.- 65с.

5. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов деффазификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ.- 2002.- №1.

7. Основы теории нечётких и гибридных систем. Н.Г. Ярушкина. С. 297 Построение гибридной системы класса Anfis.

8. Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - Москва: ТВП, 1997. - 236 с.

9.              Де Марк Т. Технический анализ - новая наука. - М.: Диаграмма, 1997.

10.              Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия “Учебники экономико-аналитического института МИФИ” под ред. проф. В.В. Харитонова). М.: МИФИ, 1998. – 224 с.

11.              Змиртович А.И. Интеллектуальные информационные системы. - Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. - 368 с.

12.              Лиховидов В.Н. Практический курс распознавания образов. - Владивосток, Изд-во ДВГУ, 1983.

13.              Лиховидов В.Н., Сафин В.И. Технический анализ валютных рынков. - Владивосток: Изд-во ДВГАЭУ, 1998. -200 с.

14.              Меладзе В. Курс технического анализа - М.: Серебряные нити, 1997. - 272 с.

15.              Сорос Дж. Алхимия финансов/ Пер. с англ. Аристова Т.С. - М.: ИНФРА-М, 1999. - 416 с.

16.              Анил К. Джейн, Жианчанг Мао, Моиуддин К М. Введение в искусственные нейронные сети.

17.              Борисов Ю., Виталий К., Сорокин С. Нейросетевые методы обработки информации и средства их программно-аппаратной поддержки.

18.              Дорогов А. Структурные модели и топологическое проектирование быстрых нейронных сетей.

19.              Короткий С. Введение в теорию нейронных сетей и программная реализация их основных конфигураций.

20.              Стариков А. Практическое применение нейронных сетей. - http://www.basegroup.ryazan.ru/tech/neural3.htm.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 1.

 

Динамика курса иностранной валюты

 

Дата              Значение              Дата              Значение              Дата              Значение              Дата              Значение

01.09              25.6300              21.09              25.1300              11.10              24.9800              31.10              24.7200

04.09              25.5900              22.09              25.0500              12.10              24.9200              01.11              24.6700

05.09              25.6000              25.09              25.0100              13.10              24.9200              02.11              24.6800

06.09              25.7000              26.09              25.0300              16.10              24.9200              03.11              24.6700

07.09              25.6600              27.09              24.9800              17.10              24.9000              07.11              24.6200

08.09              25.6600              28.09              24.9600              18.10              24.9300              08.11              24.5100

11.09              25.5700              29.09              24.9500              19.10              24.8700              09.11              24.4800

12.09              25.5200              02.10              24.8800              20.10              24.8500              10.11              24.4500

13.09              25.4100              03.10              24.9100              23.10              24.8100                           

14.09              25.3700              04.10              24.9300              24.10              24.9200                           

15.09              25.3400              05.10              25.0100              25.10              24.8900                           

18.09              25.3300              06.10              24.9800              26.10              24.8500                           

19.09              25.3500              09.10              24.9800              27.10              24.7700                           

20.09              25.1900              10.10              25.0600              30.10              24.7000                           

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 2

 

Обучающая выборка для построения модели гибридной сети.

 

Input1              Input2              Input3              Input4              Output

25.7000              25.6000              25.5900              25.6300              25.6600

25.6600              25.7000              25.6000              25.5900              25.6600

25.6600              25.6600              25.7000              25.6000              25.5700

25.5700              25.6600              25.6600              25.7000              25.5200

25.5200              25.5700              25.6600              25.6600              25.4100

25.4100              25.5200              25.5700              25.6600              25.3700

25.3700              25.4100              25.5200              25.5700              25.3400

25.3400              25.3700              25.4100              25.5200              25.3300

25.3300              25.3400              25.3700              25.4100              25.3500

25.3500              25.3300              25.3400              25.3700              25.1900

25.1900              25.3500              25.3300              25.3400              25.1300

25.1300              25.1900              25.3500              25.3300              25.0500

25.0500              25.1300              25.1900              25.3500              25.0100

25.0100              25.0500              25.1300              25.1900              25.0300

25.0300              25.0100              25.0500              25.1300              24.9800

24.9800              25.0300              25.0100              25.0500              24.9600

24.9600              24.9800              25.0300              25.0100              24.9500

24.9500              24.9600              24.9800              25.0300              24.8800

24.8800              24.9500              24.9600              24.9800              24.9100

24.9100              24.8800              24.9500              24.9600              24.9300

24.9300              24.9100              24.8800              24.9500              25.0100

25.0100              24.9300              24.9100              24.8800              24.9800

24.9800              25.0100              24.9300              24.9100              24.9800

24.9800              24.9800              25.0100              24.9300              25.0600

25.0600              24.9800              24.9800              25.0100              24.9800

24.9800              25.0600              24.9800              24.9800              24.9200

24.9200              24.9800              25.0600              24.9800              24.9200

24.9200              24.9200              24.9800              25.0600              24.9200

24.9200              24.9200              24.9200              24.9800              24.9000

24.9000              24.9200              24.9200              24.9200              24.9300

24.9300              24.9000              24.9200              24.9200              24.8700

24.8700              24.9300              24.9000              24.9200              24.8500

24.8500              24.8700              24.9300              24.9000              24.8100

24.8100              24.8500              24.8700              24.9300              24.9200

24.9200              24.8100              24.8500              24.8700              24.8900

24.8900              24.9200              24.8100              24.8500              24.8500

24.8500              24.8900              24.9200              24.8100              24.7700

24.7700              24.8500              24.8900              24.9200              24.7000

24.7000              24.7700              24.8500              24.8900              24.7200

24.7200              24.7000              24.7700              24.8500              24.6700

 

 

 

 

 

Приложение 3

 

Проверка точности построенной системы на тех данных, которые не вошли в обучающую выборку.

 

>> input = [24.4800 24.5100 24.6200 24.6700]

input =

    24.4800 24.5100 24.6200 24.6700

>> fis = readfis('USD')

fis =

          name: 'USD'

          type: 'sugeno'

     andMethod: 'prod'

      orMethod: 'probor'

  defuzzMethod: 'wtaver'

     impMethod: 'prod'

     aggMethod: 'sum'

         input: [1x4 struct]

        output: [1x1 struct]

          rule: [1x81 struct]

>> price = evalfis(input, fis)

Warning: Some input values are outside of the specified input range.

> In evalfis at 73

price =

    24.4460

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 4

 

В данном разделе приводится ряд иллюстраций, показывающих графический интерфейс среды Fuzzy Logic Toolbox и, собственно, структуру построенной нечеткой системы вывода.

Membership Function Editor: USD

 

Rule Editor: USD

 

 

 

Surface Viewer: USD

49

 



Информация о работе Особенности построения гибридных интеллектуальных систем обработки информации