Стр. 73 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

71 Содержание
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
чения приемлемой точности решения. Это произошло из-за недостаточно под-
робной сегментации переменных для текущей структуры сети. С целью расши-
рения адаптивных возможностей системы было произведено увеличение числа
сегментов переменных "petallength" и "petalwidth" до трех. При тех же парамет-
рах ГА длина генотипа составила 156 битов. В результате параметрической оп-
тимизации получено более точное, чем в первом эксперименте, решение задачи –
среднеквадратичная ошибка достигла значения 0,015 за 303 итерации, что заняло
порядка 1 минуты (рис. 4.2). Несмотря на уменьшение ошибки, точность прогно-
за осталась прежней – 96%.
Рис. 4.2. График изменения ошибки в ходе параметрической оптимизации
(входные переменные разбиты на 3 сегмента)
Вербализация окончательной сети:
ВХОДНАЯ ВЕЛИЧИНА
"sepallength"
С РАЗМЕРНОСТЬЮ (см)
И ПАРАМЕТРАМИ СЕГМЕНТАЦИИ:
Xmin = 4.3000, X1 = 4.5250, X2 = 5.5516, Xmax = 7.9000
ВХОДНАЯ ВЕЛИЧИНА
"sepalwidth"
С РАЗМЕРНОСТЬЮ (см)
И ПАРАМЕТРАМИ СЕГМЕНТАЦИИ:
Xmin = 2.0000, X1 = 4.1094, X2 = 4.2875, Xmax = 4.4000
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0 50 100 150 200 250 300
Ошибка
Поколение