Атты І халықаралық конференция ЕҢбектері
жүктеу/скачать 8,57 Mb. Pdf көрінісі
|
| А.А.ШАРИПБАЕВ
1 , Г.Ж.ЖЕТИМЕКОВА 2 1 Л.Н. Гумилев атындағы ЕҰУ, 2 Е.А.Бөкетов атындағы ҚарМУ БЕЙНЕНІ ТАНУ ЕСЕПТЕРІНДЕ НАҚТЫ ЕМЕС ЛОГИКАНЫҢ ҚОЛДАНЫЛУЫ ЖӘНЕ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ Бейнені танудың қазіргі кездегі жетістіктерінің бірі нейрожелілік әдістер арқылы Интернет жүйесі бойынша адамдардың бетінің бейнесін тану болып отыр. Жасанды нейрондық желі негізінде интеллектуальды жүйелер, бейнелерді тануды, бақылаудың орындалуын, тиімділікті, ассоциативті жады және басқарудың мәселелерін орындап келе жатыр. Нейрожелілік әдіс - әртүрлі нейрондық желілердің типінде қолданылатын негізгі әдістердің бірі болып табылады. Бейнені тану үшін әртүрлі нейрондық желілерді қолданудың негізгі бағыттары қолданылады. Олар: - бейненің белгіленген белгісі бойынша немесе кілттік сипаттамалардан арылу үшін; - бейнелер үшін жіктелу; - тиімді тапсырмаларды шешу. Бейнені танудың нейрожелілік әдіс арқылы жұмыс жасауы қазіргі кездегі бірнеше саланы қамтамасыз етеді. Жасанды нейрондық желінің құрылымы төменде көрсетілген: Сурет 1. Жасанды нейрондық жүйенің құрылымы Автоматты басқару есептерінде анықталмағандықтың сипаттамасын беру үшін үш тәсіл қолданылады: 247 - ықтималдық (стохастикалық); - нақты емес логиканы қолдану (fuzzy logic); - хаостикалық жүйелер. Нақты емес логиканың алгоритмін енгізу мүмкін болатын барлық экспертті жүйенің жұмысын соның ішінде келесілерді қарастырады: - процессті сызықтық емес түрде тексеру (өндіріс); - өз-өзінен оқылатын жүйелер (классификаторлар) тәуекелді және төтенше жағдайларды зерттеу; - бейнені тану; - қаржылық анализ (құнды қағаздар нарығы); - мәліметтерді зерттеу (корпоративті сақтау). Нақты емес жүйенің кемшілігі болып келесілер табылады: - нақты емес жүйені құрастырудың стандартты тәсілінің жоқтығы; - сәйкес тәсілдермен нақты емес жүйенің математикалық анализіне талдау жасай алмауы; - ықтималдықпен салыстыру тәсілін нақты емес жүйеге алып қолдану. Нақты емес логика қазіргі басқару теориясының жедел түрде дамып келе жатқан бағыты. Нақты емес жүйенің негізінде жинақтың теориясы жатыр, онда болжау функциясының элементі жинақтың бинарлы еместігі (иә/жоқ) қарастырылады. Бұл өмірдегі нақты емес логиканың “жақсы”, “жоғары”, “баяу” және т.б. түсініктерін анықтайды. Нақты емес логика логикалық операциялардың бірнеше түрлерімен жұмыс жасайды: біріктіру, қиылысу, терістеу және т.б. Нақты емес логика мәліметтер қорын және жаңа дәуірдің, кезеңнің эксперттік жүйесін құруға, нақты емес ақпаратты сақтау және өңдеу тәсілдеріне мүмкіндік береді. Сонымен қатар нақты емес логиканың қолданылу аймағы - әртүрлі сипаттаудағы – электронды жүйелер, технологиялық процесстер және т.б. түрлері жатады. Дәстүрлі анализ тәсілдерімен және ықтималдықтардың тәсілін салыстыра отырып, нақты емес басқарудың нақты, дәл нәтиженің алынатындығын айтуға болады. Нақты емес логиканың тәсілімен тапсырманы шешудің алгоритмінің негізгі мінездемесі болып, кейбір нақтылылар жиынтығының, ережелер жиынтығының болуын, әр ереже оқиғалар (шарттар) қасиетінің жиынтығынан және нәтижелерден тұратындығы табылады. Тапсырма есеп болып қойылғаннан соң, шарттар мен нәтижелерден тұратын арнайы алгоритмдермен өңдеу ережелері іске қосылады. Өңдеу идеясы түрленуден (фаззификация - fz) нақты емес мәні өңдеуден және санды формиада нәтижені шығару жатады. Функцияның типін таңдау шешіліп жатқан есептерге тәуелді болады. Fz – операциясы интегралды Лаплас, Фурье түрлендірулеріне ұқсас және ол бір кеңістіктен екінші кеңістікте өту мүмкіндігіне ие бола алады. Жаңа кеңістікте нақты емес айнымалыны логикалық операциямен қолдану арқылы өңдеуге болады. Алынған нәтиже логикалық өңдеу кері тартуды қолдана отырып (дефаззификация - dfz) – бастапқы санды айнымалы кеңістігіне өтеді. Нақты емес логикалық негізгі қолданылу ерекшелігі дәстрүрлі тәсілді автоматты басқарумен салыстырғандағы айырмашылықты шешу есебі үшін келесі басқарулардан тұрады: - басқару процесінің жылдамдығын едәуір өсіру, ол нақты емес контроллерді қолдану кезінде орындалады; - объектілер үшін басқару жүйесін құру мүмкіндігі, дәстүрлі математикамен қиын құрылатын алгоритмдерді құрастыру, қызмет етуі; - классикалық регулятор базасында адаптивті регуляторды синтездеу мүмкіндігі; - есептеуіштен ақпаратты өңдеу кезінде кездейсоқ оқиғалардың алгоритмдерінің дәлдігін көтеру; - басқарушы алгоритимдермен жұмыс жасау кезінде қателік шешімдерді қабылдаудың ықтималдығын азайту. Нақты емес логика жиынтығына келесі операцияларды қолдануға болады: 248 Фаззификация - x мәнінің жиынтығы M(x) функциясында жататындығын анықтау болып табылады, демек, x мәнін нақты форматқа ауыстыру. Дефаззификация - фаззификацияға кері процесс. Нақты емес логиканың барлық жүйесі бір қағида бойынша жұмыс жасайды: өлшеу құрылғыларының көрсеткізуі фаззификацияланады (нақты емес форматқа ауысады), өңделеді, қалыпты сигнал түріне дефаззификацияланады және құрылғымен орындалуға жіберіледі. Нақты емес логикада лингвистикалық айнымалы түсініктері енгізіледі, олардың мәндері сан емес; оларды терма деп атайды. Мысалы, мобильді роботты басқару жағдайында екі лингвистикалық айнымалыны енгізуге тура келеді; диспанция (жаңғырық ара-ақышықтығы) және бағыт (жұмыс жасалып тұрған остің арасындағы бұрыш және жаңғырыққа бағытты ұсыну). Нақты емес дәстүрлі логиканы қазіргі жүйелерде қолдану келесі факторлармен шектеулі: - ереже бойынша басқарудың күрделі жүйесі кірудің үлкен көлеміне ие; - кіретін айнымалыларды қосу күрделі экспоненциальды есептеуді өсіреді; - ереже базасы өседі, ол қиын қабылдауға алып келеді (ережелер базасы қолмен теріледі). Әр элемент, нақты емес желі арқылы алынған әр элемент нақты емес торап ретінде қарастырылады. Осы бір тораптың кіруіне екіншіге кіретін торапты байланыстырсақ, онда есептеу едәуір қысқартылады (Сурет 2). Осы тәсіл нақты емес есептеу алды деп аталады. Бірігу Қиылысу Центрлеу Қосылу 249 Сурет 2. Нақты емес желі арқылы алынатын элемент Сонымен қатар нақты емес тарапқа шығу мультииплексор көмегімен біріктіруге болады. Ол – жинақ арасындағы ережелер бағасымен өңделеді. Сурет 3. Нақты емес мультиплексор Нақты емес логикасының құрылғының жалпы құрылымы. Жалпы микроконтроллердің құрылымы сурет 3-те көрсетілген. Ол келесі негізгі бөліктерден тұрады: - фаззификация блогынан; - білім қорынан; - шешімдер блогынан; - дефаззификация блогынан. Фаззификация блогы нақты бірлікті (crisp) объектіні басқарудағы нақты емес бірлікке ауыстырылады немесе түрлендіріліледі. Ол мәліметтер білім қорында лингвистикалық айнымалымен сипатталады. Шешімдер блогы нақты емес шарттан (if - then) білім қорындағы ереже, ол нақты емес кіру мәліметтерін түрлендіру үшін қолданылады (Сурет 4). 250 Дефаззификация блогы нақты емес мәліметтерді шешімдер блогынан шығу кезінде нақты бірлікке түрлендіру кезінде қолданылады. Сурет 4. Микроконтроллердің негізгі жұмыс жасауы Қарапайым кластерлеу келесі қадамдардан тұрады: - үлгіні ұсыну (белгілерді таңдау немесе белгілеу); - үлгілердің ұқсастығын анықтау – мәліметтердің аймағына сәйкестігін өлшеу; - кластеризация немесе топтау; - мәліметтерді абстракциялау (қажет болған жағдайда); - шығару бағасы (қажет болған жағдайда). жүктеу/скачать 8,57 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|