SZTUCZNA INTELIGENCJA

Podobne dokumenty
KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13. Propozycja punktowania rozwiązań zadań

Zadania. I. Podzielność liczb całkowitych

Kodowanie liczb. Kodowanie stałopozycyjne liczb całkowitych. Niech liczba całkowita a ma w systemie dwójkowym postać: Kod prosty

Wykład 2. Granice, ciągłość, pochodna funkcji i jej interpretacja geometryczna

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe

usuwa niewymierność z mianownika wyrażenia typu

WEKTORY skalary wektory W ogólnym przypadku, aby określić wektor, należy znać:

WYKŁAD 5. Typy macierzy, działania na macierzach, macierz układu równań. Podstawowe wiadomości o macierzach

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE IIc ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY

WEKTORY skalary wektory W ogólnym przypadku, aby określić wektor, należy znać:

Wymagania na ocenę dopuszczającą z matematyki klasa II Matematyka - Babiański, Chańko-Nowa Era nr prog. DKOS /02

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 2 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach

Oznaczenia: K wymagania konieczne; P wymagania podstawowe; R wymagania rozszerzające; D wymagania dopełniające; W wymagania wykraczające

PRZEGLĄD FUNKCJI ELEMENTARNYCH. (powtórzenie) y=f(x)=ax+b,

PEWNIK DEDEKINDA i jego najprostsze konsekwencje

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

Wyznacznikiem macierzy kwadratowej A stopnia n nazywamy liczbę det A określoną następująco:

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z matematyki w klasie II poziom rozszerzony

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Notatki z Analizy Matematycznej 4. Jacek M. Jędrzejewski

Wykład z matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 1. Literatura PRZEGLĄD FUNKCJI ELEMENTARNYCH

WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.

ZBIORY ROZMYTE. METODY INTELIGENCJI OBLICZENIOWEJ wykład 6 I WNIOSKOWANIE PRZYBLIŻONE. sets

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2b, 2c, 2e zakres podstawowy rok szkolny 2015/ Sumy algebraiczne

Podstawy układów logicznych

WYMAGANIA NA OCENĘ DOPUSZCZAJĄCĄ DLA UCZNIÓW KLASY Ia TECHNIKUM

2. FUNKCJE WYMIERNE Poziom (K) lub (P)

Algorytmy graficzne. Filtry wektorowe. Filtracja obrazów kolorowych

4. RACHUNEK WEKTOROWY

Propozycja przedmiotowego systemu oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych (zakres podstawowy)

Problemy złożone trudno jest analizować precyzyjnie Wiedza eksperta w złożonych przypadkach daje się opisać tylko w sposób nieprecyzyjny, np.

Wymagania kl. 2. Uczeń:

Pierwiastek z liczby zespolonej

Kombinowanie o nieskończoności. 4. Jak zmierzyć?

Temat lekcji Zakres treści Osiągnięcia ucznia

PRÓBNA MATURA Z MATEMATYKI Z OPERONEM LISTOPAD ,0. 3x 6 6 3x 6 6,

Załącznik nr 3 do PSO z matematyki

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE Ib ZAKRES PODSTAWOWY

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

SZTUCZNA INTELIGENCJA

ZBIORY ROZMYTE I WNIOSKOWANIE PRZYBLIŻONE

Zbiory rozmyte. Teoria i zastosowania we wnioskowaniu aproksymacyjnym

Wymagania edukacyjne z matematyki FUNKCJE dopuszczającą dostateczną dobrą bardzo dobrą

Algebra macierzowa. Akademia Morska w Gdyni Katedra Automatyki Okrętowej Teoria sterowania. Mirosław Tomera 1. ELEMENTARNA TEORIA MACIERZOWA

Wymagania na poszczególne oceny z matematyki w Zespole Szkół im. St. Staszica w Pile. Kl. I poziom podstawowy

( ) Lista 2 / Granica i ciągłość funkcji ( z przykładowymi rozwiązaniami)

RBD Relacyjne Bazy Danych

Laboratorium z metod numerycznych.

Laboratorium z metod numerycznych. = ewaluacja (wyliczenie) wyrażenia - wyświetlenie wyniku

Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Inteligencja obliczeniowa

Rozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte

O RELACJACH MIĘDZY GRUPĄ OBROTÓW, A GRUPĄ PERMUTACJI

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Grażyna Nowicka, Waldemar Nowicki BADANIE RÓWNOWAG KWASOWO-ZASADOWYCH W ROZTWORACH ELEKTROLITÓW AMFOTERYCZNYCH

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Analiza matematyczna v.1.6 egzamin mgr inf niestacj 1. x p. , przy założeniu, że istnieją lim

MATeMAtyka 3 inf. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony. Dorota Ponczek, Karolina Wej

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu

Całka Riemanna Dolna i górna suma całkowa Darboux

Pojęcia Działania na macierzach Wyznacznik macierzy

WSTĘP DO INFORMATYKI

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

Wprowadzenie: Do czego służą wektory?

Prace Koła Matematyków Uniwersytetu Pedagogicznego w Krakowie (2014)

DZIAŁ 2. Figury geometryczne

KOMPENDIUM MATURZYSTY Matematyka poziom podstawowy

Zadanie 5. Kratownica statycznie wyznaczalna.

Przedmiotowy system oceniania z matematyki wraz z określeniem wymagań edukacyjnych (zakres podstawowy) Klasa II TAK

a a a b M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

Maciej Grzesiak. Iloczyn skalarny. 1. Iloczyn skalarny wektorów na płaszczyźnie i w przestrzeni. a b = a b cos ϕ. j) (b x. i + b y

ZADANIA OTWARTE. Są więc takie same. Trzeba jeszcze pokazać, że wynoszą one 2b, gdyż taka jest długość krawędzi dwudziestościanu.

WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA DO EGZAMINU POPRAWKOWEGO MATEMATYKA. Zakresie podstawowym i rozszerzonym. Klasa II rok szkolny 2011/2012

4.3. Przekształcenia automatów skończonych

Pierwiastek z liczby zespolonej

LISTA02: Projektowanie układów drugiego rzędu Przygotowanie: 1. Jakie własności ma równanie 2-ego rzędu & x &+ bx&

MATEMATYKA KLASY I K i rozszerzonym WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA POSZCZEGÓLNYCH ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LIX Egzamin dla Aktuariuszy z 12 marca 2012 r. Część I Matematyka finansowa

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP

FUNKCJA KWADRATOWA. Moduł - dział -temat Lp. Zakres treści. z.p. z.r Funkcja kwadratowa - powtórzenie PLANIMETRIA 1

EGZAMIN MATURALNY OD ROKU SZKOLNEGO 2014/2015 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY ROZWIĄZANIA ZADAŃ I SCHEMATY PUNKTOWANIA (A1, A2, A3, A4, A6, A7)

RACHUNEK CAŁKOWY. Funkcja F jest funkcją pierwotną funkcji f na przedziale I R, jeżeli. F (x) = f (x), dla każdego x I.

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna

zestaw DO ĆWICZEŃ z matematyki

KONKURS MATEMATYCZNY DLA UCZNIÓW SZKÓŁ GIMNAZJALNYCH

2. PODSTAWY STATYKI NA PŁASZCZYŹNIE

Przedmiotowy system oceniania z matematyki wraz z określeniem wymagań edukacyjnych (zakres podstawowy) Klasa II LO

Wykład 2. Pojęcie całki niewłaściwej do rachunku prawdopodobieństwa

ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI. Wstęp do logiki rozmytej

Transkrypt:

SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 9. ZBIORY ROZMYTE Częstochow 204 Dr hb. inż. Grzegorz Dudek Wydził Elektryczny Politechnik Częstochowsk

ZBIORY ROZMYTE Klsyczne pojęcie zbioru związne jest z logiką dwuwrtościową (Boole'). Dl kżdego zbioru A zwrtego w pewnym zbiorze X istnieje funkcj f A : X {0, }, któr określ, czy dny element X nleży do A, czy też nie: f A ( ) = 0 jeśli A jeśli A W przypdku zbiorów rozmytych elementom przypisuje się stopień przynleżności do zbioru A. Funkcj przynleżności odwzorowuje elementy zbioru n przedził [0, ]: ( ) : X [0,] A Zerowy stopień przynleżności informuje, że element nie nleży do zbioru. Jedynk ozncz cłkowitą przynleżność. 0.5 Funkcj przynleżności do zbioru "wysoki człowiek" Wrtości pośrednie oznczją częściową przynleżność do A. 0 58 63 68 73 78 83 88 93 98 wzrost, cm 2

ZBIORY ROZMYTE Przykłdy: Funkcj przynleżności do zbioru "liczby dużo większe od " Funkcj przynleżności do zbioru "liczb kromek zjdnych n śnidnie" Funkcje przynleżności do zbiorów rozmytych i "ostrych" 3

ZBIORY ROZMYTE ZBIORY DEFINICJE ROZMYTE Z pomocą zbiorów rozmytych możemy formlnie określić pojęci nieprecyzyjne i wieloznczne, tkie jk "wysok tempertur", "młody człowiek", "średni wzrost" lub "duże misto". Są to pojęci opisowe (wielkości lingwistyczne), nieostre, rozmyte, nie związne ściśle z wrtościmi numerycznymi, zrozumiłe dl człowiek, le trudne do przedstwieni w postci numerycznej. Zbiór rozmyty zbiór uporządkownych pr A = {(, μ A ()) X} Centrum zbioru rozmytego A zbiór tkich punktów A, w których μ A () = Nośnik zbioru rozmytego A zbiór tkich punktów A, w których μ A () > 0 Wysokość zbioru rozmytego A supremum (kres górny) wrtości funkcji przynleżności zbioru A: sup μ A (), dl X 4

ZBIORY ROZMYTE DEFINICJE Przecięcie dwu zbiorów rozmytych A i B (iloczyn, część wspóln) A B, zbiór rozmyty o funkcji przynleżności ( ) = t( ( ), ( )) A B A B gdzie t jest tzw. t-normą. Njczęściej m on postć t( ( ), ( )) = min{ ( ), ( )} A B A B Sum dwu zbiorów rozmytych A i B A B, zbiór rozmyty o funkcji przynleżności ( ) = s( ( ), ( )) A B A B gdzie s jest tzw. s-normą. Njczęściej m on postć s( ( ), ( )) = m{ ( ), ( )} A B A B Dopełnienie zbioru rozmytego A ( A) zbiór rozmyty o funkcji przynleżności ( ) = ( ) A A 5

ZBIORY ROZMYTE DEFINICJE Zbiór rozmyty A zwier się w zbiorze rozmytym B, gdy Zbiór rozmyty A jest równy zbiorowi rozmytemu B, gdy Iloczyn (produkt) krtezjński dwu zbiorów rozmytych A i B zdefiniownych w przestrzenich X i Y zbiór rozmyty w przestrzeni X Y o funkcji przynleżności (, y) = min( ( ), ( y)) A B A B Sum (koprodukt) krtezjńsk dwu zbiorów rozmytych A i B zdefiniownych w przestrzenich X i Y zbiór rozmyty w przestrzeni X Y o funkcji przynleżności (, y) = m( ( ), ( y)) A B A B 6

ZBIORY FUNKCJE ROZMYTE PRZYNALEŻNOŚCI DEFINICJE 7

8 Funkcj Guss Asymetryczn funkcj Guss Funkcj typu s Funkcj typu π Funkcj trójkątn < < < = c dl c b dl b c c b dl b dl c b 0 0 ),,, ( Funkcj trpezow > < < < < = d dl d c dl c d d c b dl b dl b dl d c b 0 0 ),,,, ( FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI

FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI Funkcje przynleżności mogą być wielorgumentowe. Np. przynleżność do podzbioru rozmytego "wysoki n swój wiek" jest zleżn od dwóch rgumentów: wzrostu i wieku. Innym przykłdem może być funkcj przynleżności do zbioru "liczb dużo większ od liczby y". 9

ZAPIS SYMBOLICZNY ZBIORÓW ROZMYTYCH Jeżeli X jest przestrzenią o skończonej liczbie elementów X = {, 2,, n }, to zbiór rozmyty A X zpisuje się jko: n A( ) A( 2) A( n ) A( i A =... = ) 2 gdzie kresk ułmkow ozncz sprownie elementu z jego stopniem przynleżności, znk ozncz sumę mnogościową elementów. Przykłd. n i= i Zbiór rozmyty "liczby nturlne bliskie 7": A = 0,2 4 0,5 5 0,8 6 7 0,8 8 0,5 9 0,2 0 Zbiór rozmyty "smochody luksusowe": A = Mybch 62 Jgur XF 0,98 Toyot Crown Mjest 0, Fit Punto 0,4 Ki Veng 0,3 Citroen Xsr 0

LICZBY ROZMYTE Liczb rozmyt zbiór rozmyty A określony w zbiorze liczb rzeczywistych A R, którego funkcj przynleżności ( ) : R [0,] spełni wrunki: A normlności (mksymln wrtość μ A () = ) wypukłości ciągłości w przedziłch Liczbę rozmyt nzywmy dodtnią, jeżeli μ A () = 0 dl < 0 Liczbę rozmyt nzywmy ujemną, jeżeli μ A () = 0 dl > 0 Liczb rzeczywist 2,.5 Liczb rozmyt "około 2.5" Przedził rzeczywisty [2.2, 3.0] Przedził rozmyty [2.2, 3.0]

ZASADA ROZSZERZANIA I ARYTMETYKA ROZMYTA Zsd rozszerzni pozwl przenieść różne opercje mtemtyczne n grunt zbiorów rozmytych. Np. dodwnie, odejmownie, mnożenie i dzielenie dwóch liczb rozmytych A i B dje w wyniku liczbę rozmytą C o funkcji przynleżności: ( z) = sup min( ( ), C A B, y z= # y ( y)) gdzie # ozncz jedną z opercji:,, *, /, sup ozncz mksymlną wrtość w zbiorze Przykłd. Wyzncz sumę i iloczyn liczb rozmytych A B = A B = min(0,7;0,8) 5 min(0,7;0,8) 6 m{min(0,7;), min(;0,8)} 6 min(0,7;) 8... 9... 2... 6 0,7 0,6 A =, 2 3 4... 8... 7... 24... 8 =... 9 0,7 6... 0 0,7 8 0,8 0,5 B =. 3 4 6 = 0,7 5 0,8 9 0,8 6 2 7 0,6 6 0,6 8 0,5 8 0,5 9 0,5 24 0,5 0 2

RELACJE ROZMYTE Relcje rozmyte pozwlją sformlizowć nieprecyzyjne sformułowni typu jest prwie równe y lub jest zncznie większe od y. Relcją rozmytą między zbiormi (nierozmytymi) X i Y nzywmy zbiór rozmyty określony n iloczynie krtezjńskim X Y: R = {((, y), (, y))}, X, y Y, gdzieμ : X Y [0,] R Przykłd. Zdefiniuj relcję rozmytą y jest mniej więcej równe dl X = {3,4,5} i Y = {4,5,6}. R = (4,4) (5,5) 0,8 (3,4) 0,8 (4,5) Funkcj przynleżności m postć: 0,8 (5,4) R 0,8 (5,6), 0,8, = 0,6 0,4 0,6 (3,5) 0,6 (4,6) jeżeli = y jeżeli y = jeżeli y = 2 jeżeli y = 3 0,4 (4,6) R Relcj R zpisn mcierzowo: y y 2 y 3 0,8 0,6 0,4 2 0,8 0,6 3 0,8 0,8 3

PODEJMOWANIE DECYZJI W OTOCZENIU ROZMYTYM Otoczenie rozmyte skłd się z: celów rozmytych ogrniczeń rozmytych decyzji rozmytej Rozwż się pewien zbiór opcji (wyborów/wrintów decyzji) X op = {}. Cel rozmyty to zbiór rozmyty G określony w zbiorze opcji i opisny funkcją przynleżności G ( ) : X op [0,]. ( G ) informuje n ile opcj spełni cel G. Ogrniczenie rozmyte to zbiór rozmyty C określony w zbiorze opcji i opisny funkcją przynleżności C ( ) : X op [0,]. ( C ) informuje w jkim stopniu opcj spełni ogrniczenie C. 4

PODEJMOWANIE DECYZJI W OTOCZENIU ROZMYTYM Decyzj rozmyt to zbiór rozmyty D powstły w wyniku przecięci (iloczyn) zbiorów G i C: D = G C przy czym ( ) = t( ( ), ( )) D G C gdzie t(.,.) to t-norm, któr njczęściej przybier postć min(.,.). W przypdku wielu celów i wielu ogrniczeń możemy przyjąć: D = G... G C... n C m D ( ) = t( G( ),..., Gn( ), C( ),..., Gm( )) Szukmy tkiej opcji * X op, dl której osiągmy mksimum D (): * = rgm ( ) X op D 5

PODEJMOWANIE DECYZJI W OTOCZENIU ROZMYTYM PRZYKŁAD Wybór uczelni Rozwżmy studi n jednej z czterech uczelni X op = {U, U2, U3, U4} Nsz cel: uczenie się w renomownej uczelni. Mirą renomy jest miejsce w rnkingu szkół wyższych. Przyjmijmy: G 0,75 0,25 0,5 = U U 2 U 3 U 4 Jednocześnie chcemy, by spełnione były pewne wrunki: niezbyt duż odległość od domu : bogty progrm wyminy międzynrodowej : dobre zplecze techniczne uczelni : duże możliwości znlezieni prcy : C 0,8 0,9 0,4 0,5 = U U 2 U 3 U 4 C 0,2 0,2 0,9 0,6 2 = U U 2 U 3 U 4 C 0,5 0,3 0,6 0,7 3 = U U 2 U 3 U 4 C 0,6 0,5 0,7 0,7 4 = U U 2 U 3 U 4 6

PODEJMOWANIE DECYZJI W OTOCZENIU ROZMYTYM PRZYKŁAD Wyznczjąc D () z pomocą min otrzymujemy nstępującą decyzję rozmytą: 0,2 0,2 0,25 0,5 D = G C C2 C3 C4 = U U 2 U 3 U 4 Terz przyjmijmy, że t-norm m postć iloczynową ) = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ): D 0,036 0,027 0,0378 0,0735 = U U 2 U 3 U 4 D ( G C C2 C3 C4 W obu przypdkch njwiększy stopień przynleżności wskzuje uczelnię U4. 7

PODEJMOWANIE DECYZJI W OTOCZENIU ROZMYTYM PRZYKŁAD 2 Ustlnie ceny nowego produktu Zdniem ekspertów jest ustlenie ceny nowego produktu. Opcją jest cen produktu X op = [20, 60]. Ustlono trzy cele: produkt powinien mieć niską cenę zbiór G produkt powinien mieć cenę blisk konkurencyjnej zbiór G 2 produkt powinien mieć cenę blisk podwójnej cenie wytworzeni zbiór G 3 Funkcje przynleżności przedstwiono n rysunku. Mksymln wrtość w zbiorze D wynosi * = 37,4 zł. G G 2 G 3 8