学习的网络和训练的步骤 1)选择输入-输出变量和训练数据 y为输出变量; 1,2,…,m是输入变量: 输入-输出数据分成训练数据(TRD) 估计 和校验数据(CHD) y 2 )结论部分 n x x m 2 NN r 前提部分88 输入变量x1 2
学习的网络和训练的步骤 8
2)将数据聚类分成r类即有r条规则TRD的数据有N2个 3)训练规则的前提部分网络NNn ①对每个TRD输入向量x1定义一个向量: ,1)使m}=1,m=0,S≠k ②对数据对(x;,m1),=1,2,N进行训练, ③推断校验数据(CHD)x;对RS的隶属度m; 阳HA(x;)=m;,i=1,2灬…,Na,S=1,2…,r 4)训陈练对应于规则R的后件部分(Then部分)NN M输入(DR端,x…,1=12N NN输出(TDR:y 训练以后,将校验数据(CHD)x,x2,…m1=12,…N 送到MN计算误差:
2) 将数据聚类.分成r 类.即有r 条规则.TRD的数据有N t 个. 3) 训练规则的前提部分网络NNm.。 4）训练对应于规则R s的后件部分（Then部分）NN s 6 6
∑1-4(x)A1(x)2或 =(-()4C)y2(加权)6 5)简化后件部分 在M的输入端,任意消去xp,比较误差 N Em=∑{y;-42(x;)A(x1)}2 消去前误差 i=1 N Em1=∑{1-42(x1)A.(x1)2消去后误差 如果Em>Em-1,则x可以消去,否则另选变量 6)最终输出 Y=)A、(x1;)(x;)A.(x;) S S=1
（加权） 或 ( ){ ( ) ( )} { ( ) ( )} 2 1 2 1 s i A i N i A i i s m s i A i N i i s m E x y x x E y x x s c s s c = − = − = = 5）简化后件部分 在NN S的输入端，任意消去x p ，比较误差： 6）最终输出 6
神经网络的模糊建模 有三种模型 (1)后件为恒值: R:矿x是A1和x2是412, Then y=f1(=1,2,,m) y=∑H∑=∑,12=12,3 1(x)=1(x1)A(x) (2)后件为一阶线性方程 R:x是41和x2是A2, Then y=f(x1,x2) ∑A1(x12)∑=∑A f(x1,x2)=a0+a1+a12xa=0,2)是常数
●神经网络的模糊建模 有三种模型： ⑴ 后件为恒值： i n i i n i i i n i i i i i i f f R If x A x A Then y f i n = = = = = = = 1 1 1 * 1 1 2 2 y / ˆ : , ( 1,2,..., ) 1 2 是 和 是 i 1 ,i 2 =1,2,3 ⑵ 后件为一阶线性方程 ( , ) (j 0,1,2) ( , ) ˆ ( , ) 1,2,..., : , ( , ) 1 2 0 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 * 1 1 1 2 2 2 1 2 是常数 是 和 是 = + + = = = = = = = = i i i i ij n i i i n i i n i i i i i i i f x x a a x a x a y f x x f x x i n R If x A x A Then y f x x = = n i i i i i i i x x x 1 ˆ ( ) ( )/ ( )
D③O1 ABC E F 前提 结论