Pemahaman mendalam tentang prinsip asas dan proses umum rangkaian neural kabur

Rangkaian neural kabur ialah model rangkaian neural berdasarkan logik kabur, digunakan untuk menangani maklumat kabur dan ketidakpastian. Ia memetakan data input kepada set kabur, menyelesaikannya melalui peraturan kabur, dan mengeluarkan set kabur. Model rangkaian ini digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan maklumat kabur dan boleh menangani masalah kekaburan dan ketidakpastian dengan berkesan.

Prinsip asas rangkaian neural kabur ialah untuk memetakan data input kepada set kabur, dan kemudian menggunakan set peraturan kabur untuk memprosesnya bagi mendapatkan output kabur. Set kabur mewakili darjah keahlian sesuatu, dengan nilai antara 0 dan 1. Melatih rangkaian neural kabur biasanya menggunakan algoritma perambatan belakang untuk mengemas kini berat dan berat sebelah.

Proses umum rangkaian neural kabur termasuk langkah-langkah berikut:

1. Tentukan pembolehubah input dan pembolehubah output. Pembolehubah input ialah ciri input rangkaian saraf, dan pembolehubah output adalah hasil keluaran rangkaian saraf.

Petakan pembolehubah input ke dalam set kabur untuk fungsi trigonometri, fungsi trapezoid dan kaedah lain boleh digunakan.

3. Tentukan peraturan kabur. Peraturan kabur merujuk kepada menerangkan hubungan antara pembolehubah input dan pembolehubah keluaran menggunakan beberapa peraturan bahasa. Bentuk peraturan bahasa yang biasa digunakan ialah: "Jika pembolehubah input A ialah set kabur X1, dan pembolehubah input B ialah set kabur X2, maka pembolehubah output C ialah set kabur Y1."

4. Penaakulan berdasarkan peraturan kabur. Inferens merujuk kepada pemprosesan set kabur input mengikut peraturan kabur untuk menjana hasil keluaran kabur.

5. Nyahkaburkan hasil keluaran kabur. Penyahfuzzifikasi merujuk kepada menukar hasil keluaran kabur kepada hasil berangka sebenar. Pelbagai kaedah boleh digunakan untuk defuzzification, seperti kaedah purata, kaedah pusat graviti, dll.

6. Gunakan algoritma perambatan belakang untuk latihan. Algoritma perambatan belakang ialah kaedah biasa yang digunakan untuk melatih rangkaian saraf dengan mengira kecerunan ralat untuk mengemas kini berat dan berat sebelah untuk meningkatkan ketepatan rangkaian saraf.

Rangkaian neural kabur mempunyai pelbagai aplikasi, termasuk kawalan kabur, pengelasan kabur, pengelompokan kabur, dsb. Sebagai contoh, kawalan kabur boleh digunakan untuk mengawal kuantiti fizikal seperti suhu dan kelembapan, pengelasan kabur boleh digunakan dalam pengecaman imej, pengecaman pertuturan dan medan lain, dan pengelompokan kabur boleh digunakan dalam perlombongan data, pengecaman corak dan aspek lain.

Atas ialah kandungan terperinci Pemahaman mendalam tentang prinsip asas dan proses umum rangkaian neural kabur. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!