Algorytm Fuzzification Algorytm Fuzzification tworzy zbiory rozmyte na podstawie zbiorów wartości atrybutów warunkowych. Algorithm 1: Fuzzification Data: zbiór A wszystkich atrybutów warunkowych; zbiór k
Pełen tekst
Podzielić zbiór V a na k a podzbiorów V a1
Określić funkcję przynależności µ Ai
V a1
Korzystając odpowiednio z funkcji przynależności klasy L, t, γ, których para- metrami są minimalne, średnie i maksymalne wartości ze zbiorów V ai
Niech A ∈ A F . Wyrażenie (x jest A) jest prawdziwe wtedy i tylko wtedy, gdy µ A (x) = max{µ A0
µ A2
• Zbiór {d} zależy od zbioru B wtedy i tylko wtedy, gdy B ∗ ¬ {d} ∗ (tutaj ” ¬ ” oznacza, że każdy zbiór pierwszej rodziny jest podzbiorem pewnego zbioru drugiej rodziny, czyli ∀ X∈B∗
Powiązane dokumenty
• Reguła w tablicy decyzyjnej TD jest niedeterministyczna, gdy równość atrybutów warunkowych nie implikuje równości atrybutów decyzyjnych, co można wyrazid
Analiza IR 2016/2017 Pierwsze kolokwium przykªadowe.
Teraz wystarczy zauważyć, że macierz odwrotna do górnej (dolnej) trójkątnej jest też górną (dolną) trójkątną, a jeśli do- datkowo na głównej przekątnej miała jedynki,
Jeżeli na wyjściu wymagana jest wartość liczbowa, stosuje się jedną z metod wyostrzania:. Metoda
warunkowych współ- czynników przejścia w uogólnionym modelu wiązki z ograniczoną dostępnością.. Artykuł zorganizowany jest w
W każdym kroku generowania reguły (zbiór T reprezentuje regułę) wybierany jest taki warunek, który jest spełniany przez największą liczbę obiektów (tj. Jeżeli jest więcej
Jeżeli rozpatrywana jest górna aprok- symacja, to wszystkie reguły są dodawane do zbioru reguł, jeżeli dolna, to tylko te, które są spełniane tylko przez obiekty z
Różniczka dla funkcji dwóch zmiennych (przybliżone wartości) 3.. Ekstrema lokalne dla funkcji dwóch zmiennych