title: Adaptiv neyro-noravshan xulosalar tizimi (ANFIS)
text: 443
  gibrid o‘rganish algoritmidan foydalanadi[7]. ANFIS noravshan qoidalar va neyron tarmoq
  birikmasi sifatida ifodalanishi mumkin:
  AGAR x A
  1
  VA y B
  1
  bo‘lsa, KEYIN z
  1
  = w
  1
  (x, y)
  AGAR x A
  n
  VA y B
  n
  bo‘lsa, KEYIN z
  n
  = w
  n
  (x, y)
  (5)
  Bu erda
  x
  va
  y
  kirish o‘zgaruvchilari, A
  1
  dan A
  n
  va B
  1
  dan B
  n
  gacha bo‘lgan
  x
  va
  y
  bilan
  bog‘langan noravshan to‘plamlar,
  z
  1
  dan
  z
  n
  gacha esa chiqish o‘zgaruvchilari,
  w
  1
  dan
  w
  n
  gacha bo‘lgan parametrlar tizimning ishlashini optimallashtirish uchun orqaga tarqalish
  algoritmi kabi o‘rganish algoritmi orqali o‘rnatiladi.
  Gibrid noravshan xulosa chiqarish tizimlari:
  gibrid noravshan xulosa chiqarish
  tizimlari o‘z imkoniyatlarini oshirish uchun noravshan
  mantiqni boshqa hisoblash
  texnikasi bilan birlashtiradi.
  Metadologiya.
  Taklif etilayotgan ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi,
  o‘rtacha vaznli qiymat va noravshan xulosa chiqarish tizimlari bilan birlashtiradi. O‘rtacha
  vaznli qiymat noravshan xulosa chiqarish tizimlarida bir nechta qoidalarning natijalarini
  bitta aniq qiymatga birlashtirish uchun ishlatiladi. O‘rtacha og‘irlikni
  hisoblash formulasi
  quyidagicha:
  1
  1
  n w X
  i
  i i
  W
  n w
  i
  i
  (6)
  Bu yerda
  W
  o‘rtacha og‘irlik qiymati,
  n
  qiymatlar soni,
  X
  i
  hisoblash jarayonida
  aniqlangan qiymat, w
  i
  tegishlilik funksiyasi qiymati.
  Defuzzifikatsiya - noravshan xulosadan olingan natijani
  aniq qiymatga aylantirish
  jarayoni. Bir nechta defuzzifikatsiya usullari mavjud va tez-tez ishlatiladigan usullardan
  biri Center of Gravity (COG) usulidir. COG usuli noravshan chiqish tegishlilik
  funktsiyasining og‘irlik markazini hisoblab chiqadi va uni chiqish sifatida ishlatadi. COG ni
  hisoblash formulasi quyidagicha:
  ( * ( ))
  ( )
  x
  z dx
  z
  z dx
  (7)
  Bu erda
  z
  chiqishni,
  x
  kirish o‘zgaruvchisi va
  µ(z)
  noravshan chiqish bilan bog‘liq
  tegishlilik funksiyasi. Integrallar noravshan chiqish tegishlilik funksiyasi oralig‘ida
  hisoblanadi.
  1-rasm. Ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi.
  Ma’lumotlar
  bazasi
  Qoidalar
  Fikrlash
  mexanizmi
  O’rtacha
  qiymat
  Qoidalar
  Fikrlash
  mexanizmi
  Defuzzifi-
  katsiya
  Chiqish
  qiymati
  Birinchi
  qatlam
  Ikkinchi qatlam
  444
  Taklif etilayotgan ko‘p qatlamli noravshan xulosa chiqarish tizimi (1- rasm) yakuniy
  natijani olish uchun o‘rtacha vaznli qiymat va defuzzifikatsiya usullarini birlashtiradi.
  Kirish ma'lumotlari 2-formula asosida shakllantiriladi. So‘ngra ma'lumotlar to‘plami
  ob'ektlarga aniqlangan tegishlilik funktsiyasi asosida noravshan to‘plamlarga tegishlilik
  darajalari beriladi. Tegishlilik darajasini 1-formula yordamida ifodalaymiz.
  Noravshan
  chiqishdan aniq chiqishni olish uchun o‘rtacha vaznli qiymat qo‘llaniladi. Buni 6-formula
  asosida amalga oshiramiz. Ikkinchi qatlamda yakuniy natijani olish uchun defuzzifikatsiya
  usullari 7-formula yordamida aniqlanadi.
  Xulosa
  . Xulosa qilib aytganda, tavsiya etilgan ko‘p qatlamli noravshan xulosalar tizimi,
  o‘rtacha vaznli sxema va yakuniy natijani olish uchun defuzzifikatsiya usullarini
  birlashtiradi. Muayyan tegishlilik funktsiyalari, og‘irliklari va
  defuzzifikatsiya usullari
  dastur talablari va foydalanilayotgan ma'lumotlar to‘plamiga qarab moslashtirilishi
  mumkin. Qolaversa ushbu yondashuv tez va ishonchli natijalarni talab qiladigan ilovalarda
  aniq qaror qabul qilish va nazorat qilish imkonini beradi.