else if

Проектирование
интеллектуальных
информационных технологий
методом генетического
программирования
Липинский Л. Красноярск, СибГАУ
Преимущества:



Позволяет экономить материальные и
временные ресурсы
Позволяет получить новые знания
Облегчает проектирование
мультиверсионных технологий
Проектирование структуры
нейронной сети

Поисковое пространство должно включать
сети с межслойными связями

Некоторые связи между нейронами соседних
слоев могут отсутствовать

Слой может состоять из нейронов различного
типа с различными числовыми параметрами
Терминальное множество


Межслойные нейроны и блоки
нейронов (S1, S1S2, S3S4S5)
Входные нейроны и их блоки (In1,
In12, In34)
Функциональное множество


Функции, формирующие слой (+Bl, -Bl)
Функции, формирующие межслойные
связи (>, <)
Выбор функции пригодности
1
fitnes 
1  Error  k  n



Error – ошибка НС
после оптимизации
коэффициентов
k - некоторый весовой
коэффициент
n – количество уровней
в дереве,
представляющем
данное решение
1
fitnes 
1 N  k  n

N – количество
итераций обучения, при
котором ошибка НС
становится меньше
некоторого заданного
значения
Пример:

>
Bl+
>
In12
In34
In34
1
S3
S1
2
S4
S2
3
4
S5
SlS2
>
S3S4S5
Bl+
S1
S2
SlS2

Тестовая задача
Прогнозирование состояния турбины по
виброхарактеристикам : 11 входов, 12
выход
 Исходная выборка разбита на
обучающую и тестовую
1
 Ошибка
Error 
( X *  X )2
N
N – количество точек в выборке
X * - реальные значения
X - аппроксимация

N
Результат
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

L
L
S
S
G
G
G
G



G – Гауссова
функция
активации
L – Линейная
функция
активации
S–
Сигмоидальная
функция
активации



Синяя линия – реальные данные
Зеленая линия – аппроксимация полученной НС,
ошибка = 0.028
Красная линия – аппроксимация NeuroPro,
ошибка = 0.050
Прогнозирование деградации
электрических характеристик
солнечных батарей




интегральный флюенс протонов с различными
энергиями (от 1 до 100 МеВ);
интегральный флюенс электронов с различными
энергиями (от 0,6 до 2 МеВ);
ресурс – это параметр, который задан как количество
дней с момента контакта отделения КА; характеризует
повреждения
от
метеоритных
тел
и
от
ультрафиолетового излучения;
коэффициент
освещенности
КА
–
величина,
характеризующая степень освещенности аппарата;
зависит от взаимного положения КА, Земли и Луны.
Нейросетевая модель прогнозирования
силы тока короткого замыкания
R
P1
P10
Th

P100
E0.6
Sigm
E2
K
Элемент
Ресурс
Протоны с энергией больше1 MeV
Протоны с энергией больше10 MeV
Обозначение
R
P1
P10
Протоны с энергией больше100 MeV
P100
Электроны с энергией больше 0.6 MeV
E0.6
Электроны с энергией больше 2 MeV
E2
Прогнозирование силы тока короткого замыкания
солнечной батареи №4
Проектирование базы правил
Система
Вход:
X={x1, x2, x3}
Y={y1, y2, y3}
Выход:
U={u1, u2, u3}
if (x1&y1) then u1
else if (x1&y2) then
else if (x1&y3) then
else if (x2&y1) then
else if (x2&y2) then
else if (x2&y3) then
else if (x3&y1) then
else if (x3&y2) then
else if (x3&y3) then
u1
u1
u2
u1
u3
u2
u1
u3.
Упрощенная база правил
if (x1&y1) then u1
else if (x1&y2) then
else if (x1&y3) then
else if (x2&y1) then
else if (x2&y2) then
else if (x2&y3) then
else if (x3&y1) then
else if (x3&y2) then
else if (x3&y3) then
u1
u1
u2
u1
u3
u2
u1
u3.
if (x1) then u1
else if (y2) then u1
else if (y1) then u2
else if (y3) then u3
Представление Базы Правил в
виде бинарного дерева
Терминальное
множество
T={u1, u2, u3}
Функциональное
множество
F={%X, %Y}
{x1, x2, x3}
%X
{x1}
{x2, x3}
{x1, x2, x3}, {y1, y2, y3}
%X
{x1}, {y1, y2, y3}
u1
{x2, x3}, {y1, y2, y3 }
%Y
{x2, x3}, {y1 }
u2
{x2, x3}, {y2, y3 }
%Y
{x2, x3}, {y2}
u1
{x2, x3}, {y3}
u3
if (x1) then u1
else if (y2) then u1
else if (y1) then u2
else if (y3) then u3
База правил
1.
IF (позиция отрицательная) и (угловая скорость отрицательная большая) THEN
сила положительная малая;
2.
ELSE IF (позиция отрицательная) и (угловая скорость отрицательная малая) THEN
сила положительная большая;
3.
ELSE IF (позиция неотрицательная) и (угловая скорость отрицательная) THEN
сила отрицательная большая;
4.
ELSE IF (угол отрицательный) и (угловая скорость неотрицательная) THEN сила
нулевая
5.
ELSE IF (скорость отрицательная) и (угол положительный) и (угловая скорость
нулевая) THEN сила нулевая;
6.
ELSE IF (скорость отрицательная) и угол (положительный) и (угловая скорость
положительна) THEN сила положительная большая;
7.
ELSE IF (позиция отрицательная) и (скорость неотрицательная) и (угол
неотрицательный) и (угловая скорость неотрицательная) THEN сила положительная
большая;
8.
ELSE IF (позиция положительная) и (скорость неотрицательная) и (угол
неотрицательный) и (угловая скорость неотрицательная) THEN сила положительная
большая;
Проектирование интеллектуальных
информационных технологий методом
генетического программирования
Благодарю за внимание