Рис. 2. Общая структура нейро-нечеткой гибридной сети
Данная система может быть реализована в виде нейронной сети,
состоящей из пяти слоев; ее называют адаптивной нейро-нечеткой
системой вывода (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS), ка-
ждый слой которой имеет следующие функции.
Слой 1
.
Выходы нейронов этого слоя представляют собой степе-
ни принадлежностей входных значений нечетким множествам, ассо-
циированным с нейронами. Обычно применяются гауссовы функции
принадлежности:
A
ij
= exp
1
2
x
−
a
ij
b
ij
,
где
a
ij
—
множество параметров, которые необходимо настраивать в
процессе обучения. Также может быть использована произвольная не-
прерывная функция, например, трапециевидной или треугольной фор-
мы.
Слой 2
.
Каждый нейрон этого слоя вычисляет уровень истинности
правила по формуле:
α
ij
=
A
i
1
(
x
1
)
∧
A
i
2
(
y
0
)
,
i
= 1
,
2
,
где для моделирования связки “и” может использоваться дифференци-
руемая Т-норма.
30
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
