Нейронечеткие системы

"Возможно, за гибридными интеллектуальными системами будущее"

• • NNFLC – Neurons Network Fuzzy Logic Controller (нечеткий контроллер на основе нейронных сетей);
• • ANFIS – Adaptive Network based Fuzzy Inference System (адаптивная нейронная сеть на системе нечеткого вывода);
• • NNDFR – Neuron Network Driven Fuzzy Reasoning (нейронная сеть для нечетких умозаключений);
• • GARIC – Generalized Approximate Reasoning based Intelligent Control (Обобщенный приближенный вывод, основанный на интеллектуальном контроле);
• • TSK – (Такаги – Суэгено – Канга). В данной сети нет дефаззаификатора и выходное значение сразу получается четким;
• • Сеть Ванга – Менделя;
• • FUN – Fuzzy Net (нечеткая сеть) и др;

Общая схема нечеткого вывода: фаззификация входных переменных нечеткий вывод дефаззификация выходных переменных.

Принцип работы таких систем нейронечеткого управления следующий. По результатам наблюдения за процессом управления формулируются правила управления и первоначальные функции принадлежности. Измеренные показатели работы переводятся в нечеткий вид, далее происходит нечеткий вывод и полученные нечеткие значения переводятся обратно в четкие числа.

ANFIS. Одна из самых популярных нейронечетких систем - ANFIS.