Раздел
Математические дисциплины
Просмотров
15
Покупок
0
Антиплагиат
Не указан
Размещена
10 Авг в 14:17
ВУЗ
Не указан
Курс
Не указан
Стоимость
999 ₽
Демо-файлы   
4
doc
zadacha-5
37.5 Кбайт
doc
zadacha-4
56.5 Кбайт
doc
zadacha-3
71 Кбайт
pdf
lipatanova-sbornik
831.2 Кбайт
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
rar
РЕШЕНИЕ
658.2 Кбайт
Описание

ЗАДАНИЕ БЫЛО ТАКОЕ:

Необходимо решить задачи 7 варианта. Решить в Maple + отчет в ворде без оформления.

Операции над нечеткими множествами (с. 51, метод. указания «Интеллектуальные информационные системы», С.В. Липатова) – по вариантам

2. Системы нечеткого вывода (с. 58, метод. указания «Интеллектуальные информационные системы», С.В. Липатова) – по вариантам

3. Задача 3 (файл задача 3 (КР).doc) – без вариантов

4. Задача 4 (файл задача 4 (КР).doc) – без вариантов

5. Задача 5 (файл задача 5 (КР).doc) – без вариантов


К каждой задаче необходимо:

– формулировки заданий;

– решение заданий;

_

ПОЛНОЕ ЗАДАНИЕ В ДЕМО ФАЙЛАХ

+ ДЛЯ ПОИСКА ДУБЛИРУЮ НИЖЕ

Оглавление

Задача 3

1. В программе Maple построить график функции принадлежности, произвольно поменять ее параметры, найти точки кроссовера. Сохранить результаты работы, сформировать отчет.


2. В программе Maple построить график функции принадлежности, произвольно поменять ее параметры, найти точки кроссовера. Сохранить результаты работы.

.

3. В программе Maple построить график функции принадлежности, произвольно поменять ее параметры, найти точки кроссовера и ширину. Сохранить результаты работы.

.

4. В программе Maple построить график двусторонней

-функции принадлежности, произвольно поменять ее параметры, найти точки кроссовера и ширину. Сохранить результаты работы.

.

5. В программе Maple построить график двусторонней Гауссовой функции принадлежности, произвольно поменять ее параметры, найти точки кроссовера. Сохранить результаты работы.

.

6. В программе Maple построить график LR-функции принадлежности, произвольно поменять ее параметры. Сохранить результаты работы.

.

где

 - произвольные функции, удовлетворяющие условиям:

.

Например,


7. В программе Maple построить график цилиндрического расширения Гауссовой функции принадлежности (в трехмерном пространстве), произвольно задать ее параметры, найти точки кроссовера. Сохранить результаты работы.

.

 

8. В программе Maple построить график проекций Гауссовой функции принадлежности (в трехмерном пространстве) на оси

 и

. Сохранить результаты работы.

,

.

9. В программе Maple построить график проекций функции принадлежности

 (в трехмерном пространстве) на оси

 и

. Сохранить результаты работы.

 

10. В программе Maple построить график композиционной Гауссовой функции принадлежности (в трехмерном пространстве), произвольно задать ее параметры. Сохранить результаты работы.


 

11. В программе Maple построить график двумерных композиционных функций принадлежности, определяемых оператором минимума и максимума, произвольно задать их параметры. Сохранить результаты работы.


где

    


_

Задача 4

1.   Применяя принцип расширения, постройте функцию принадлежности нечеткого множества

, если

,


где функция

. Покажите решение графически.

2.   Постройте графики для примера композиционных функций принадлежности лингвистических переменных, связанных с возрастом, используя следующие данные:

,

,

.

Примеры лингвистических терминов:

·      более или менее старый:

;

·      не молодой и не старый:

;

·      молодой, но не очень молодой:

;

·      чрезвычайно старый:

;

·      не очень молодой и не очень старый;

·      очень молодой или очень старый.

3.   Допустим функции принадлежности нечетких множеств

A

и

B

– трапециевидная и двусторонняя

-функция соответственно. Докажите, что

. Операция интенсификации определяется следующим образом:


4.   Докажите, что выражения:

,

,

,

идентичны, в случае, если

A

и

B

состоят только из двух значений

.

_

Задача 5 курсовой работы

 

Задание заключается в анализе литературы по теме по вариантам и написанию эссе. Варианты выбираются в соответствии с номером студента в списке группы.

Объем эссе должен быть не менее 5 страниц, оно должно содержать разделы, приведенные ниже. В тексте обязательны ссылки на литературу.

1.    Проанализировав информацию из доступных источников, проанализируйте направление исследований, набор методов или технологий.

2.    В соответствии с данными анализа, выполненного в предыдущем разделе. Приведите основные черты рассмотренных алгоритмов или техник, опишите их ограничения к применению, достоинства и недостатки по сравнению с аналогами.

3.    Заключение должно содержать выводы анализа литературы и направления дальнейших исследований, если таковые обнаружены.

Рекомендуемая литература

·    machinelearning.ru

·    intuit.ru

·    Книги по распознаванию образов, машинному обучению, искусственному интеллекту

·    Статьи баз данных: elibrary.ru, ieeexplore.ieee.org, dl.acm.com (если статьи закрыты для скачивания – попробуйте поискать их с помощью поисковых систем, могут быть выложены пользователями, и на сайтах-агрегаторах ebookee.com, sci-hub).

К эссе обязателен список источников!

 

Вопросы для подготовки эссе

 

 

 

 

 

1. Задача классификации: постановка задачи, методы ее решения

2. Ошибка классификации. Методы ее вычисления

3. Задача регрессионного анализа: постановка задачи, методы ее решения

4. Метод наименьших квадратов, нелинейный и взвешенный метод наименьших квадратов

5. Генетические алгоритмы: основные понятия, этапы, операторы, применение

6. Нейронные сети. Математическая модель персептрона.

7. Многослойные нейронные сети. Алгоритмы обучения нейронных сетей

8. Нечеткие множества: определение, способы задания, основные характеристики и операции

9. Нечеткие множества: определение, основные операции над нечеткими множествами. T- и S-нормы. Приложения

10. Понятие нечеткого числа. Понятие лингвистической переменной. Основные операции над лингвистическими переменными.

11. Принятие решений на основе нечетких множеств (модели Мамдани, Сугено, Цукамото)

12.Байесовский классификатор: описание метода, достоинства и недостатки по сравнению с аналогами

13. Линейный классификатор Фишера: описание метода, достоинства и недостатки по сравнению с аналогами

14. Машины опорных векторов (SVM): описание метода, достоинства и недостатки по сравнению с аналогами

15. Скрытые марковские модели (HMM): основные понятия, приложения

16. Задача кластеризации. Методы решения.

 

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Другие работы автора
Прямой эфир