From 33613a85afc4b1481367fbe92a17ee59c240250b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Sven Eisenhauer Date: Fri, 10 Nov 2023 15:11:48 +0100 Subject: add new repo --- .../NeuroFuzzy/presentation/part2.tex | 170 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 170 insertions(+) create mode 100644 Master/Computational Intelligence/NeuroFuzzy/presentation/part2.tex (limited to 'Master/Computational Intelligence/NeuroFuzzy/presentation/part2.tex') diff --git a/Master/Computational Intelligence/NeuroFuzzy/presentation/part2.tex b/Master/Computational Intelligence/NeuroFuzzy/presentation/part2.tex new file mode 100644 index 0000000..0db1605 --- /dev/null +++ b/Master/Computational Intelligence/NeuroFuzzy/presentation/part2.tex @@ -0,0 +1,170 @@ +\section{Das NEFCON-Modell} +\begin{frame}{NEFCON-Eigenschaften} + \begin{columns} + \column{.5\textwidth} + \begin{itemize} + \item Basiert auf dem 3-Schichten-Fuzzy-Perzeptron + \item Verwendet den Ansatz des reinforcement learnings + \item Besteht auf zwei Phasen + \end{itemize} + \column{.5\textwidth} + \includegraphics[height=0.75\textheight]{xor.png} + \end{columns} +\end{frame} +\begin{frame}{Die Phasen} + \begin{block}{Die erste Phase} + \begin{itemize} + \item Es bestehen zwei Möglichkeiten + \begin{itemize} + \item Manuell erstellte Regelbasis wird vervollständigt + \item Leere Regelbasis wird aufgebaut + \end{itemize} + \end{itemize} + \end{block} + \begin{block}{Die zweite Phase} + \begin{itemize} + \item Regeloptimierung indem Fuzzy-Mengen + \begin{itemize} + \item Verschoben werden + \item Modifiziert werden + \end{itemize} + \end{itemize} + \end{block} +\end{frame} + \subsection{Erlernen der Regelbasis} + \begin{frame}{Erlernen der Regelbasis} + \begin{block}{Methoden die Regelbasis zu lernen} + \begin{itemize} + \item Durch leere Regelbasis + \item Durch volle Regelbasis\footnote{Bisher nicht implementiert} + \item Durch zufällige Regelbasis\footnote{Jede mögliche Regel enthalten} + \end{itemize} + \end{block} + \end{frame} + \begin{frame}{Dekrementierendes Regellernen} + \begin{itemize} + \item Lernen durch volle Regelbasis + \item Phase 1: + \begin{itemize} + \item Läuft feste Periode oder Anzahl Iterationen + \item Regeln werden entfernt, wenn nicht zur optimalen Ausgabe passend + \end{itemize} + \item Phase 2: + \begin{itemize} + \item Regeln mit gleicher Prämisse werden zusammegefasst + \item Zufällige Auswahl einer Regel aus der Regelgruppe mit gleicher Prämisse + \item Berechnung des Fehlers jeder Regel + \begin{itemize} + \item Anhand der Gewichtung für die aktuelle Ausgabe + \item Regel mit nicht kleinster Fehleranzahl der Regelgruppe werden entfernt + \item Selten verwendete Regeln werden zusätzlich entfernt + \end{itemize} + \end{itemize} + \end{itemize} + \end{frame} + \begin{frame}{Inkrementierendes Regellernen} + \begin{itemize} + \item Lernen durch leere Regelbasis + \item Geeignete Fuzzy-Mengen für Ein- und Ausgabe benötigt\footnote{Mindestens Anzahl muss stimmen} + \item Alle möglichen Kombinationen werden als Regelbasis definiert + \begin{itemize} + \item Phase 1: + \begin{itemize} + \item Entfernen der Regeln mit falschen Vorzeichen + \end{itemize} + \item Phase 2 entspricht der zweiten Phase des dekrementierenden Regellernens + \end{itemize} + \end{itemize} + \end{frame} + \subsection{Erlernen von Fuzzy-Mengen} + \begin{frame}{Erlernen von Fuzzy-Mengen} + \begin{itemize} + \item Vorraussetzung ist eine korrekte Regelbasis + \item "`Gute"' Regeln werden belohnt, "`schlechte"' bestraft + \item Güte der Regel wird durch einen Fuzzy-Backpropagationalgorithmus bestimmt + \end{itemize} + \end{frame} + \begin{frame}{Erlernen von Fuzzy-Mengen} + \begin{itemize} + \item Bewertung des Beitrags $t_k$ der Regel $R_k$ zum Ergenbis\\ + $t_k = u^{-1}_{k}(o_k)$ + \item Weitere Informationen zum Ergebnis sind zur Berwertung notwendig + \item Stellgröße mit Wert 0 = optimaler Zustand + \item richtiges Vorzeichen = "`gut"' + \item Einfluß "`guter"' Regeln wird vergrößert + \item Einfluß "`schlechter"' Regeln verkleinert + \end{itemize} + \end{frame} + \begin{frame}{Lernverfahren} + \begin{block}{Schritt 1} + \begin{itemize} + \item Berechne $o$ für aktuelle Messwerte. + \item $o$ auf System anwenden und Messwerte berechnen + \end{itemize} + \end{block} + \begin{block}{Schritt 2} + \begin{itemize} + \item Berechne Fuzzy-Fehler + \end{itemize} + \end{block} + \begin{block}{Schritt 3} + \begin{itemize} + \item Bestimme das Vorrücken des Stellwertes im neuen Systemzustand. + \end{itemize} + \end{block} + \end{frame} + \begin{frame}{Lernverfahren} + \begin{block}{Schritt 4} + \begin{itemize} + \item Berechne für Regel $R_k$ Beitrag $t_k$ mit Fehlersignal $F_k$ + \begin{displaymath} + F_k := + \begin{cases} + -o * E \qquad \text{Vorzeichen von $t_k$ richtig} + \\ + o * E \qquad \quad \text{Vorzeichen von $t_k$ falsch} + \end{cases} + \end{displaymath} + \end{itemize} + \end{block} + \begin{block}{Schritt 5} + \begin{itemize} + \item Modifizierung aller Eingabe-Fuzzy-Mengen\\ + $\tilde{A}_{i*}^{(k)} = (l_{i*}^{(k)},m_{i*}^{(k)},r_{i*}^{(k)})$ + \item durch + \begin{displaymath} + \Delta l_{i*}^{(k)} = -\eta * F_k * (m_{i*}^{(k)} - l_{i*}^{(k)}) + \end{displaymath} + \begin{displaymath} + \Delta r_{i*}^{(k)} = -\eta * F_k * (r_{i*}^{(k)} - m_{i*}^{(k)}) + \end{displaymath} + \end{itemize} + \end{block} + \end{frame} + \begin{frame}{Lernverfahren} + \begin{block}{Schritt 6} + \begin{itemize} + \item Modifizierung aller Ausgabe-Fuzzy-Mengen + $\tilde{B}_{i*}^{(k)} = (m_{i*}^{(k)},b_{i*}^{(k)})$ + \item durch + \begin{displaymath} + \Delta b_{j*}^{(k)} + \begin{cases} + \eta * F_k * (b_{j*}^{(k)} - m_{j*}^{(k)}) \qquad b_{j*}^{(k)} < m_{j*}^{(k)}\\ + \eta * F_k * (m_{j*}^{(k)} - b_{j*}^{(k)}) \qquad b_{j*}^{(k)} < m_{j*}^{(k)} + \end{cases} + \end{displaymath} + \end{itemize} + \end{block} + \end{frame} +\begin{frame}{Nachteile} +\begin{itemize} + \item Fuzzy-Mengen müssen monoton sein + \begin{itemize} + \item keine Gauß- \& Dreiecks-Mengen möglich + \end{itemize} + \item Nur ein Ausgabewert möglich + \item Regeln können nicht überprüft werden + \item Fehlende Fuzzy-Mengen können nicht erzeugt werden +\end{itemize} +\end{frame} -- cgit v1.2.3