Sisteme neuro-fuzzySoft ComputingCuprins:IntroducereSisteme neuronale artificialeSisteme fuzzySisteme neuro-fuzzyRetele neuronale fuzzy stratificateExemple : NEFPROX / ANFISConcluziiIntroducereSistem neuro-fuzzy = Retea neurala + Sistem fuzzyCombinarea a doua tehnologii inteligente , retelele neuronale si sistemele fuzzy au dat nastere la un sistem hibrid inteligentAceasta combinatie de rationament probabilistic, logica fuzzy, retele neuronale reprezinta baza soft computingului.

2. Sisteme neuronale artificiale (ANNs)Ramura a inteligentei artificialeReprezinta sisteme de procesare a informatiei, interconectate intre ele, paralelizate, care se aseamana creierului uman prin faptul ca dobandesc cunostinte prin invatareO retea neuronala este mult mai simpla decat corespondentul uman, fiind compusa din unitati puternice cu capacitate de calculO retea neuronala este definita de 3 tipuri de elemente:interconexiunile dintre diferitele straturi de neuroniprocesul de ajustare a ponderilor de interconexiunifunctia de activare care convertesc datele de intrare in date de iesire2. Sisteme neuronale artificiale (ANNs)

2. Sisteme neuronale artificiale (ANNs)

Aplicatii ale sistemenlor neuronale:Aproximari de functiiRecunoastere de tipareRecunoastere vocaleScanare retinaPreviziuni financiareCercetari de piataPreviziuni de marketing, etc.2. Sisteme neuronale artificiale (ANNs)

Invatarea in sistemele neuronale:

3. Sistemele fuzzy - Logica fuzzyFuzzy: vag, neclar, imprecisParintele logicii fuzzy este Lotfi A. Zadeh in urma publicarii articolului Multimi fuzzyRelatiile intrare-iesire sunt descrise prin reguli IF - THENDACA temperatura este mica ATUNCI incalzeste puternicCaracteristici: usor de inteles, se bazeaza pe limbajul natural, este flexibila,poate fi combinata cu tehnici conventionale de controlLogica fuzyy reprezinta o forma de logica in care variabilele de adevar pot fi orice numar real cuprins intre 0 si 1

3. Sistemele fuzzy - Sisteme fuzzy

Bazate pe logica fuzzy , sisteme fuzzy sunt considerate un caz particular al sistemelor expert (o aplicatie complexa care exploreaza o multitudine de cunostinte date pentru a obtine concluzii noi despre activitati dificil de examinat folosind metode asemanatoare cu expertii umani)4. Sisteme neuro-fuzzyUn sistem neuro-fuzzy reprezinta un sistem fuzzy care foloseste un algoritm derivat din sau inspirta de retelele neuronale pentru a determina parametrii - seturi fuzzy sau reguli fuzzy - prin procesarea datelor.Sistemele neuro-fuzzy moderne sunt reprezentate in mod obisnuit ca retele neuronale multilayer de tip feedfoward.In mod obisnuit , termenul de sisteme neuro-fuzzy este folosit pentru a descrie sisteme cu urmatoarele proprietati:Un sistem neuro-fuzzy este bazat pe un sistem care este antrenat de un algoritm derivat din teoria retelelor neuronale.

4. Sisteme neuro-fuzzy

2. Un sistem neuro-fuzzy poate fi vazut ca o retea neuronala de tip feedforward cu 3 straturi. Primul strat reprezinta variabilele de intrare, al doilea strat reprezinta regulile fuzzy iar al treilea variabilele de iesire. Seturile fuzzy sunt encodate ca conexiuni de ponderi.Doua moduri de combinare al sistemelor fuzzy cu cele neuronale: Prin fuzificarea retelelor neuronale sau prin dotarea sistemelor fuzzy cu proprietati de invatare neuronala4. Sisteme neuro-fuzzy - Clasificare

Sistemele neuro-fuzzy se impart in 3 clase principale:COOPERATIVE : algoritmi neuronali adapteaza sistemele fuzzyCONCURENTE : cea mai slaba combinatie dintre cele doua sistemeHIBRIDE : in fond toate sistemele neuro-fuzzy sunt hibride. In acest tip de caracterizare sistemele neuro-fuzzy sunt reprezentate ca o retea, de unde si denumirea de RETELE NEURONALE FUZZY.4. Sisteme neuro-fuzzy - Neuronii fuzzy

NEURONII FUZZY:Modelele fuzzy de neuroni artificiali pot fi construite folosind operatii fuzzy la nivel de neuronUn vector x = (x1,x2,...xn) de valori de intrare intra intr-o unitate neuronala prin n conexiuni dupa ce a fost modificat de conexiunile de ponderi corespunzatoare w = (w1,w2,...wn)Neuronul calculeaza suma intrarilor ponderate si produce un semnal de iesire: daca functia e un pas simplu neuronul produce un semna de iesire 1, altfel va produce un semnal de iesire 0.4. Sisteme neuro-fuzzy - Neuronii fuzzy

O clasa particulara de neuroni fuzzy: OR si ANDNeuronul fuzzy OR selecteaza disjunctia fuzzy a ponderilor valorilor de intrare : y = OR(x1 AND w1, x2 AND w2,....xn AND wn)Neuronul fuzzy AND selecteaza conjunctia ponderilor valorilor de intrare : y= AND(x1 OR w1, ...xn OR wn)5. Retele neuronale fuzzy stratificateAcesti neuroni pot fi ansamblati in retele stratificate.Se obtin retele neuronale neomogeneFigura alaturata descrie o retea in doua straturi compusa dintr-un prim strat cu p neuroni de acelasi tip AND si al doilea strat care preia toate semnalele anterioare cu un singur neuron OR

6. NEFPROXNEFPROX = NEuro Fuzzy function apPROXimator Un sistem neuro-fuzzy vazut ca o retea pe 3 straturi de tip feedforwardNu exista cicluri in retea si nici conexiuni intre stratul n si stratul n+j, j>1Problema pe care trebuie sa o rezolve: aproximarea unei functii continue necunoscute folosind un sistem fuzzyProprietati:unitatile de intrare sunt denumite x1,..xn, regulile ascunse R1, ...Rn iar unitatile de iesire y1,..ynfiecarei conexiuni i se aplica un set fuzzy si etichetata cu un termen lingvisticconexiunile care provin de la aceeasi intrare au etichete identice si aceleasi ponderi fuzzy

6. NEFPROXCu alte cuvinte putem interpreta NEFPROX in termeni de sistem fuzzy - fiecare unitate ascunsa reprezinta o regula fuzzy IF-THEN

6. ANFISANFIS = Adaptive Network-based Fuzzy Inference SystemReprezinta un tip de retea neuronala artificiala bazata pe sistemul fuzzy de inferenta Sugeno (o regula fuzzy obisnuita in modelul Sugeno este : if x is A and y is B then z = f(x,y) )ANFIS foloseste un algoritm de invatare hibridSimilar sistemului NEFPROX7. ConcluziiCombinarea retelelor neuronale si a logicii fuzzy reprezinta un mod puternic de a dezvolta sisteme inteligenteCunostintele pot fi transferate intr-un sistem neuro-fuzzy sub forma de variabile lingvistice si reguli fuzzy