На главную Наши проекты:
Журнал   ·   Discuz!ML   ·   Wiki   ·   DRKB   ·   Помощь проекту
ПРАВИЛА FAQ Помощь Участники Календарь Избранное RSS
msm.ru
! правила раздела Алгоритмы
1. Помните, что название темы должно хоть как-то отражать ее содержимое (не создавайте темы с заголовком ПОМОГИТЕ, HELP и т.д.). Злоупотребление заглавными буквами в заголовках тем ЗАПРЕЩЕНО.
2. При создании темы постарайтесь, как можно более точно описать проблему, а не ограничиваться общими понятиями и определениями.
3. Приводимые фрагменты исходного кода старайтесь выделять тегами code.../code
4. Помните, чем подробнее Вы опишете свою проблему, тем быстрее получите вразумительный совет
5. Запрещено поднимать неактуальные темы (ПРИМЕР: запрещено отвечать на вопрос из серии "срочно надо", заданный в 2003 году)
6. И не забывайте о кнопочках TRANSLIT и РУССКАЯ КЛАВИАТУРА, если не можете писать в русской раскладке :)
Модераторы: Akina, shadeofgray
Страницы: (4) [1] 2 3 ... Последняя » все  ( Перейти к последнему сообщению )  
> Кто-нибудь знаком с нечеткой логикой?
    Я не знаю уместно ли тут такой вопрос, но может быть кто-нибудь подскажет.
    Как в нечеткой логике будет выглядеть математическое ожидание и дисперсия?

    Будут интересны любые предложения
      а разве они будут выглядеть както подругому?? или я чегото недопонимаю??
        Цитата wormball, 25.09.03, 17:10:36
        а разве они будут выглядеть както подругому?? или я чегото недопонимаю??

         и я не воткнул
          Ну... Т.к., "нечеткая логика" (fuzzy logic, да?) ето всего лишь способ представить принадлежность некоторых произвольных значений показателя, некоторым произвольным классам етих значений, (типа возраст -> {молодой, старый}) то немного не понятно, хде тут теория вероятностей?

          Надо доопределить задачу -- информации не хватает :)
            да не, насколько я понимаю нечёткая логика - ето просто теорема бивиса (в смысле батхе... тоесть байеса ;D)

            мож автор хотел именно её?
              Ну, если ето про априорные и апостериорные вероятности гипотез, то я вообще пас. Втемную. :)
                Дело в том, что есть вероятностная модель, которую нужно перевести в модель, основанную на использовании треугольных чисел. Для них введены определенные операции: + - * \. В новой модели нечеткими числами должны быть  представленны все величины, по которым в старой модели делались выборки, считалось мат. ожидание и т.д., поэтому и возник вопрос.
                  Можно пример какой-нибудь?
                  Как для какой-нибудь величины раньше считалось МО и дисперсия, и как она теперь была представлена етими треугольными числами, и как введены те четыре операции?
                    В старой модели мат. ожидание считалось как обыкновенная среднее, т.е, например, дана выборка Si, i=1..n,
                      мат.ож.=(sum(Si))/n
                    дисперсия будет, соответственно равна:
                      дисп=sum((Si-мат.ож)^2 )

                    По-поводу треугольных чисел: если параметры обладают "размытостью", т.е. их точное планируемое значение неизвестно, тогда в качестве исходных данных используются треугольные нечеткие числа. Эти числа моделируют высказывание: "Параметр А приблизительно равен а и однозначно находится в диапазоне [amin,amax]". Функция принадлежности, соответственно, будет иметь вид треугольника, откуда и название.
                    В новой модели величина Si , будет представлена не выборкой, а просто неким интервалом [Simin,Simax]. Все больше о ней ничего не известно.
                    Определим интервалы достоверности 2 нечетких треугольных чисел А и В:[a1,a2],[b1,b2]. тогда операции с ними будут выглядить так (знаки в скобках, например (+), означают операции с треугольными числами):
                    +: [a1,a2](+)[b1,b2]=[a1+b1,a2+b2]
                    -: [a1,a2](-)[b1,b2]=[a1-b2,a2-b1]
                    *: [a1,a2](*)[b1,b2]=[min(a1b1,a1b2,a2b1,a2b2),max(a1b1,a1b2,a2b1,a2b2)].
                    /: [a1,a2](/)[b1,b2]=[a1,a2](*)[1/b2,1/b1]
                    ^: [a1,a2](^i)=[a1^i,a2^i] (операция возведения в степень)


                      Извените. неправельно написала формулу дисперсии:

                      дисп(Si)=sum((Si-мат.ож)^2)
                        интеѓрируй!! ;D
                          a_i = Треугольник с основанием [amin_i, amax_i] и вершиной в a0_i, то есть?


                          В таком случае,
                          1) матожидание/дисперсию нужно представлять в виде нечеткого числа, и рассчитывать его, пользуясь введенными операциями (судя по тому, что их ввели, ети операции -- это подразумевалось в задаче). (Там еще "разделить на N" в конце формул для МО и дисперсии должно быть только)
                          2) Матожидание/дисперсию рассчитывать как обычное число. Тут уже придется каждое a_i представлять в виде треугольной функции f_i(t) на [amin_i, amax_i], нормированной, так чтобы интеграл(amin_i, amax_i, f_i(t)*dt) = 1, фактически, это будет плотность распределения для класса a_i) и рассчитывать МО и дисперсию как для непрерывного распределения. При этом выборка из нескольких a_i превращается в сумму нескольких треугольных функций f_i(t).
                          МО тогда будет выглядеть примерно так:
                          E(a) = сумма(i э 1..N, интеграл(amin_i, amax_i, f_i(t)*t*dt))/N.
                            В компьютерре (www.computerra.ru) с год назад целый номер
                            был этой теме посвящен. Можно в архиве глянуть.
                              Не понятно почему  ai стала i-й? Ведь есть одна величина А, представленная одним интервалом, показывающим, в каких пределах она может изменятся. Может просто я что-то не понимаю.  И, извените, если можно объясните, что Вы подразумеваете под t? Не понятно, что это такое.
                              А по-поводу формулы дисперсии и мат. ожидания, да действительно ошиблась. Там будет везде деление на n.
                              А в Компьютерре, что-то я ничего не нашла. Может не там ищу?
                              Сообщение отредактировано: DDAA -
                                ты сначала скажи, что тебе надо и зачем?? если тебе просто надо найти матемаитческое ожидание треугольного распределения и ты не умеешь интегрировать, так и скажи. если ещё чтото - тем более скажи ;D
                                0 пользователей читают эту тему (0 гостей и 0 скрытых пользователей)
                                0 пользователей:


                                Рейтинг@Mail.ru
                                [ Script execution time: 0,0398 ]   [ 15 queries used ]   [ Generated: 21.05.24, 08:20 GMT ]