Проектирование интеллектуальных информационных технологий методом генетического программирования Липинский Л. Красноярск, СибГАУ Преимущества: Позволяет экономить материальные и временные ресурсы Позволяет получить новые знания Облегчает проектирование мультиверсионных технологий Проектирование структуры нейронной сети Поисковое пространство должно включать сети с межслойными связями Некоторые связи между нейронами соседних слоев могут отсутствовать Слой может состоять из нейронов различного типа с различными числовыми параметрами Терминальное множество Межслойные нейроны и блоки нейронов (S1, S1S2, S3S4S5) Входные нейроны и их блоки (In1, In12, In34) Функциональное множество Функции, формирующие слой (+Bl, -Bl) Функции, формирующие межслойные связи (>, <) Выбор функции пригодности 1 fitnes 1 Error k n Error – ошибка НС после оптимизации коэффициентов k - некоторый весовой коэффициент n – количество уровней в дереве, представляющем данное решение 1 fitnes 1 N k n N – количество итераций обучения, при котором ошибка НС становится меньше некоторого заданного значения Пример: > Bl+ > In12 In34 In34 1 S3 S1 2 S4 S2 3 4 S5 SlS2 > S3S4S5 Bl+ S1 S2 SlS2 Тестовая задача Прогнозирование состояния турбины по виброхарактеристикам : 11 входов, 12 выход Исходная выборка разбита на обучающую и тестовую 1 Ошибка Error ( X * X )2 N N – количество точек в выборке X * - реальные значения X - аппроксимация N Результат 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 L L S S G G G G G – Гауссова функция активации L – Линейная функция активации S– Сигмоидальная функция активации Синяя линия – реальные данные Зеленая линия – аппроксимация полученной НС, ошибка = 0.028 Красная линия – аппроксимация NeuroPro, ошибка = 0.050 Прогнозирование деградации электрических характеристик солнечных батарей интегральный флюенс протонов с различными энергиями (от 1 до 100 МеВ); интегральный флюенс электронов с различными энергиями (от 0,6 до 2 МеВ); ресурс – это параметр, который задан как количество дней с момента контакта отделения КА; характеризует повреждения от метеоритных тел и от ультрафиолетового излучения; коэффициент освещенности КА – величина, характеризующая степень освещенности аппарата; зависит от взаимного положения КА, Земли и Луны. Нейросетевая модель прогнозирования силы тока короткого замыкания R P1 P10 Th P100 E0.6 Sigm E2 K Элемент Ресурс Протоны с энергией больше1 MeV Протоны с энергией больше10 MeV Обозначение R P1 P10 Протоны с энергией больше100 MeV P100 Электроны с энергией больше 0.6 MeV E0.6 Электроны с энергией больше 2 MeV E2 Прогнозирование силы тока короткого замыкания солнечной батареи №4 Проектирование базы правил Система Вход: X={x1, x2, x3} Y={y1, y2, y3} Выход: U={u1, u2, u3} if (x1&y1) then u1 else if (x1&y2) then else if (x1&y3) then else if (x2&y1) then else if (x2&y2) then else if (x2&y3) then else if (x3&y1) then else if (x3&y2) then else if (x3&y3) then u1 u1 u2 u1 u3 u2 u1 u3. Упрощенная база правил if (x1&y1) then u1 else if (x1&y2) then else if (x1&y3) then else if (x2&y1) then else if (x2&y2) then else if (x2&y3) then else if (x3&y1) then else if (x3&y2) then else if (x3&y3) then u1 u1 u2 u1 u3 u2 u1 u3. if (x1) then u1 else if (y2) then u1 else if (y1) then u2 else if (y3) then u3 Представление Базы Правил в виде бинарного дерева Терминальное множество T={u1, u2, u3} Функциональное множество F={%X, %Y} {x1, x2, x3} %X {x1} {x2, x3} {x1, x2, x3}, {y1, y2, y3} %X {x1}, {y1, y2, y3} u1 {x2, x3}, {y1, y2, y3 } %Y {x2, x3}, {y1 } u2 {x2, x3}, {y2, y3 } %Y {x2, x3}, {y2} u1 {x2, x3}, {y3} u3 if (x1) then u1 else if (y2) then u1 else if (y1) then u2 else if (y3) then u3 База правил 1. IF (позиция отрицательная) и (угловая скорость отрицательная большая) THEN сила положительная малая; 2. ELSE IF (позиция отрицательная) и (угловая скорость отрицательная малая) THEN сила положительная большая; 3. ELSE IF (позиция неотрицательная) и (угловая скорость отрицательная) THEN сила отрицательная большая; 4. ELSE IF (угол отрицательный) и (угловая скорость неотрицательная) THEN сила нулевая 5. ELSE IF (скорость отрицательная) и (угол положительный) и (угловая скорость нулевая) THEN сила нулевая; 6. ELSE IF (скорость отрицательная) и угол (положительный) и (угловая скорость положительна) THEN сила положительная большая; 7. ELSE IF (позиция отрицательная) и (скорость неотрицательная) и (угол неотрицательный) и (угловая скорость неотрицательная) THEN сила положительная большая; 8. ELSE IF (позиция положительная) и (скорость неотрицательная) и (угол неотрицательный) и (угловая скорость неотрицательная) THEN сила положительная большая; Проектирование интеллектуальных информационных технологий методом генетического программирования Благодарю за внимание