Lágy számítási módszerek - Tételsor

← Vissza az előző oldalra – Lágy számítási módszerek

14. A szubtraktív klaszterezesi algoritmus lepesei es az azokban hasznalt matematikai osszefuggesek. Nulladrendu Sugeno (Wang) fuzzy rendszer inicializalasa a klaszterezes eredmenyei alapjan. A hibakriterium yi , xi es fii parameterek szerinti parcialis derivaltjai a gradiens technikan alapulo; hangolashoz.

(amugy a wiki miert ***** el az ekezeteket?)

masik, hogy miert kell egy betut harom dologra hasznalni egy algoritmus leirasaban? konvenciok vagy valami? vagy az elozo x evben hulyeseget tanitottak. amugy csak annyi a bajom vele, hogy le lehetne ugy is irni, hogy elso olvasasra megertsem, es megjegyezzem.

szubtraktiv klaszterezes

Legyen a rendszer bemenete x, a kimenete y, mindkettő egydimenziós. Osszuk fel az x és y értelmezési tartományát rácshálókra, legyen egy raszter a rácshálók egy kereszteződési pontja

jelolje:

$rp(i,j)$ i,j-edik rácspontot

ind, az indl elemszámú mintapont tömböt

$dist(a,b)=(b.x-a.x)^{2}+(b.y-a.y)^{2}$ két pont távolságát

$getmax_{i,j}(func)$ függvényt ami kiértékeli a func függvényt az összes lehetséges i,j értékre és visszaadja maximum értékét és helyét.

$max[m].p$ és $max[m].v$ a ciklus m-edik lefutásakor keletkezett legnagyobb érték helyét és értékét

m a ciklusváltozót;

a,b klaszterezés paramétereit;

d leállási feltételt

$value(m,x)=$

$if(m==0)$

$\sum _{k=0}^{indl-1}\exp(-{a}*dist(x,ind[k]))$

$else$

$value(m-1,x)-max[m-1].v*\exp(-b*dist(max[m-1].p,x))$ a hegyfüggvény értékét

A ciklus:

$for(m=0;(max[m]=getmax_{i,j}(value(m,rp(i,j)))).v>=d;m++);$

a kimenet a max vektor és m a vektor mérete