16
17 нұсқа
1.2 Гибридті интеллектуалды жүйелер
Интегралды ГИЖ. Интеграцияланған гибридты ИЖ-дің сәулетінде
негiзгi модул басшылық етедi. Сарапшы жүйе бiрiгетiн модуль болып
табылады және гибридті жүйенiң басқа компоненттерiмен байланысқан.
Қосалқы iшкi жүйелер сондай-ақ деректер қорлары, толық функционалды
сыртқы деректер қорлары бар сарапшылық жүйенiң байланыстыратын
буындарымен қызмет көрсетедi.
Сарапшы жүйенің жұмысы индукциялық талды пайдалану алгоритміне
негізделген. Ережелер кері тізбек үшін де, түзу тізбек үшін де қолданылады.
Талдың құрылымы тиімді , ал сұраныс саны минимал болып табылады.
Деректер қорына нейронды желі де қол жеткізе алады. Нейронды желі
үйрету құралы ретінде қолданылады. Нейронды желі кіріс деректерін
қабылдай алады және оларды үлгі ретінде қолдана алады. Жүйенің шығыс
деректері мысалы сызба түрде деректер қорында сақталады.
Біріктірілген ГИЖ. Нейронды желі мен генетикалық алгоритмнің
сипаттамалық ерекшелігін тиімділеу арқылы адаптация және үйрету қабілеті
болып табылады. Осы әдістердің жасанды интеллектің басқа әдістерімен
бірігуі үйрету қабілетін арттырады. Біріктірілген ГИЖ-дің мұндай сәулетін
біріктірілген түрге жатқызады. Мысал ретінде инвестициялық ұсыныстар
үшін гибридті сарапшы жүйе, энергетикалық жүйелердегі істен шығуды
анықтау үшін гибридті сарапшы жүйені жатқызуға болады.
Ассоциативті ГИЖ. Ассоциативті ГИЖ архитектурасы жүйесі
құрамына кіретін интеллектуалды модульдер автономды түрде де, басқа
модульдермен интеграция арқылы да жұмыс істей алады. Бұл жүйе жақсы
дамымағандықтан ол көп қолданылмайды.
Таратылған ГИЖ. Бұл таратылған жасанды интеллект аумақындағы
мультиагентті шешім болып табылады. Бұл кезде әрбір функционалды
интеллектуалды модуль желі арқылы хабарлама жібереді. Қазіргі кездегі
сарапшы жүйелер, нейронды жүйелер және тағы басқа жүйелер агенттерге
түрлене алады.
18 нұсқа
Интеллектуалды модульдер
Түрлену кезінде интеллектуалды модульдер басқарушы және
коммуникативті
біліммен
толтырылады,
оларды
мультиагентті
интеллектуалды таратылған жүйеге біріктіреді.
Интеллектуалды үйретуші жүйе үйрету тәсілін басқаруға бағытталған
сарапшы жүйеге негізделеді. Сарапшы жүйе білімнің гибридті көрсетілу
формализмін пайдаланады, ол нейроереже деп аталады. Жүйе келесі
17
компоненттерден тұрады: білім домені, пайдаланушы моделі, педагогикалық
модель, логикалық шығару машинасы және пайдаланушы интерфейсі. Білім
домені үйретуші материалға жататын білімнен тұрады. Домен екі бөліктен
тұрады: білім түсінігі және блогтар. Курстық блогтар Web-парақ түріндегі
үйретуші материалдан тұрады. Әрбір курстық блог білім түсінігінің белгілі бір
санымен ассоциацияланады. Пайдаланушы моделі ақпараттарды жазу үшін
қолданылады. Үйрету тәсілі кезінде олар жаңартылып отырады.
Педагогикалық модель үйрету тәсілін құрады. Ол деректерге сәйкес
зерттелетін материалдың презентациясының адаптациясы үшін білім
инфрақұрылымын ұсынады.
Сарапшы жүйедегі білімді көрсету формализмі нейроережелерге,
гибридті ережелерге, нейроесептеулері бар интегралдаушы символдық
ережеге негізделеді. Нейроережелер эмпирикалық деректер немесе символдық
ережелер негізінде құрылады. Әрбір нейроереже арнайы алгоритм арқылы
үйретіледі. Шығару механизмі кері шығару стратегиясына негізделген.
19 нұсқа
Нейро тақ желілер
Тақ нейронды желілер немесе гибридті желілер нейронды желілер мен
тақ шығару жүйесінің негізгі ерекшіліктерін біріктіреді. Олардың көмегімен
тақ өнім ережесі түрінде жүйе моделін көрсетуге болады. Тақ өнім ережесін
құру үшін жүйелік аналитиктерге ыңғайлы болып табылатын нейронды желі
әдістері қолданылады. Соңғы жылдары гибридті желі аппараттары
қолданбалы жүйелік сұрыптау үшін ең тиімді құралдардың бірі.
Нейро тақ желілері кері байланысы жоқ арнайы құрылымды көп
қабатты нейронды желі. Мұнда қарапайым сигналдардың белсенді функциясы
және салмақтары пайдаланылады, ал қосу амалдары бекітілген Т-нормасын
және Т-конормасын қолдануға негізделеді. Гибридті нейронды желінің кіріс,
шығыс және салмағы осындай мәні кезінде [0,1] кесіндісіндегі саннан тұруы
мүмкін.
Гибридті желі модельдерінің негізі функция параметрлерін анықтау
үшін деректер таңдау болып табылады. Функция параметрлерін табу үшін
нейронды желіні үйретуші процедуралар қолданылады. MATLAB жүйесінің
Fuzzy Logic Toolbox пакетінде гибридті желі нейро тақ шығысы бар адаптивті
жүйе ANFIS түрінде орындалады. ANFIS гибридті желісі бір шығысы мен
бірнеше кірісі және тақ лингвистикалық айнымалысы бар нейронды желі.
Мұндағы лингвистикалық кіріс айнымалылары Матлаб жүйесіне тән
стандарттармен сипатталады, ал шығыс айнымалылары сызықты немесе
тұрақты функиямен сипатталады.
ANFIS гибридті желісі FIS түрді нөлдік немесе бірінші ретті тақ шығару
жүйесі болып табылады. Мұндағы өнім салмағы тұрақты бірге тең. MATLAB
жүйесінде пайдаланушы ANFIS желісін реттей, түзете алады. Бұл кезде
