Konzistentan neuro-fazi sistem zaključivanja

Veliki broj autora smatra da velike mogućnosti ekspertskih sistema leže u hibridnim modelima, što su ovi sistemi i dokazali u praksi. Motivisan time, predloženi model sistema u osnovi predstavlja integraciju neuronskih mreža i fazi sistema, čime se bolje koriste dobre strane oba pristupa. Polazna osnova ovog rada je da ponašanje sistema, kroz skup lingvističkih pravila, treba da opisuju upravo oni koji sistem najviše poznaju i razumeju (nasuprot automatski generisanim pravilima koja su najčešće rogobatna i nerazumljiva). Znanje eksperata iz bilo koje oblasti lako se može formulisati verbalnim iskazima, a teorija fazi skupova i fazi logike omogućava prevođenje ovakvih iskaza u odgovarajuće matematičke izraze. Klasična teorija fazi skupova ne zadovoljava sve Bulove aksiome. Iz ovog razloga u radu je primenjena konzistentna realno-vrednosna [0,1] logika, koja se zasniva na interpolativnoj Bulovoj algebri (IBA). Svaka logička funkcija može se jednoznačno transformisati u odgovarajući generalizovani Bulov polinom (GBP) korišćenjem IBA pri čemu se čuvaju svi Bulovi zakoni. Opravdanost korišćenja konzistentnog pristupa najpre je ilustrovana na primeru konzistentnog fazi sistema zaključivanja (KFIS). Svrha prikazanog KFIS-a je da proceni mogućnost da je pacijent na dijalizi trbušne maramice (lat. peritoneum) oboleo od peritonitisa. Dobijeni rezultati ukazuju na činjenicu da klasičan FIS i konzistentan pristup ne vode uvek ka istim rezultatima, a razlika je najuočljivija kada pravila uključuju negaciju. Kako bi se KFIS dalje unapredio, korišćena je neuronska mreža, tj. njen algoritam učenja, koji, na osnovu skupa ulazno-izlaznih podataka, podešava parametre tako da više odgovaraju realnom sistemu. Na taj način, predloženi konzistentan neuro-fazi sistem (KNFIS) koristi znanje sadržano u podacima i unapređuje zaključivanje. Takođe, eliminiše se subjektivnost koju eksperti u nekoj meri izražavaju prilikom definisanja parametara sistema...

Grantor dc:publisher

Univerzitet u Beogradu, Fakultet organizacionih nauka

Year dc:date.issued

2016

Author dc:creator

• Dragović, Ivana

Advisor dc:contributor.advisor

• Petrović, Bratislav

• neuronske mreže
• neuro-fazi sistemi
• konzistentna realno-vrednosna [0,1] logika
• fazi sistem zaključivanja
• fazi logika
• neuro-fuzzy systems
• neural networks
• fuzzy logic
• fuzzy inference systems
• consistent real-valued [0,1] logic

Statement dc:rights

• openAccess

Licence dc:rights.uri

• https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language

sr

Identifier URI

http://eteze.bg.ac.rs/application/showtheses?thesesId=4087
https://fedorabg.bg.ac.rs/fedora/get/o:13657/bdef:Content/download
http://vbs.rs/scripts/cobiss?command=DISPLAY&base=70036&RID=515599770
https://rfos.fon.bg.ac.rs/handle/123456789/95

OAI identifier oai:identifier

oai:rfos.fon.bg.ac.rs:123456789/95