Главная > Искусственные нейронные сети. Теория и практика
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

3.6.3. Обучение нечетких нейронных сетей на основе генетических алгоритмов

Одной из наиболее востребованных областей применения генетических алгоритмов являются задачи обучения нейронных сетей, в том числе и нечетких, путем подбора адекватных параметров. Общими этапами такого обучения являются следующие:

ШАГ 1. Выделение управляющих параметров задачи обучения.

ШАГ 2. Получение решения при фиксированных значениях параметров.

ШАГ 3. Определение рассогласованности полученного и требуемого решений.

ШАГ 4. Выбор новых значений параметров на основе работы генетического алгоритма.

ШАГ 5. Останов в случае получения удовлетворительной рассогласованности решения, иначе - переход к шагу 2.

В качестве управляющих параметров обучения нечетких нейронных сетей, влияющих на качество решения, могут быть выбраны параметры функций принадлежности (см. разд. 3.4.2), а также различная формализация логических правил.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление