Anfis apresentação, Slides de Inteligência Artificial. Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
quelgontijo
quelgontijo13 de novembro de 2015

Anfis apresentação, Slides de Inteligência Artificial. Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

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Apresentação do artigo Fuzzy Modeling Using Generalizes Neural Networks and Kalman Filter Algorithm, Joh-Shing R. Jang (1991).
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JYH-SHI NG R . JANG ( 1999 )

APRESENTAÇÃO DO ARTIGO DISCIPLINA DE SISTEMAS NEBULOSOS

Pro fe ssor : Andr é Pa i m

R aque l Gon t i j o Fonseca Sabr i na de Sou sa S i l va

FUZZY MODELING USING GENERALIZED NEURAL NETWORKS AND KALMAN FILTER ALGORITHM

9/11/15

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PPGEE - UFMG

Estrutura da Apresentação

Introdução  FIS – Fuzzy Inference System

Redes Neurais Adaptativas  ANFIS – Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

 Rede Neural Generalizada

Filtro de Kalman

Resultados da Simulação

Conclusões

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PPGEE - UFMG

Introdução

FIS – Modelo Fuzzy de Sugeno

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3

PPGEE - UFMG



Regra 1 :  Se u é A1 e x é B1, então z1 = p1u + q1x + r1 Regra 2 :  Se u é A2 e x é B2 , então z2 = p2u + q2x + r2

Redes Neurais Adaptativas

ANFIS – Arquitetura Equivalente ao Modelo Sugeno

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PPGEE - UFMG

Redes Neurais Adaptativas

9/11/15PPGEE - UFMG

5

Layer 1 – Nó de Entrada  Para i=1, 2

 Para i=3, 4

 Função de Pertinência

Layer 2 – Nó de Regra  Para i=1, 2

Redes Neurais Adaptativas

Layer 3 – Nó de Média  Para i= 1, 2

Layer 4 – Nó do Consequente  Para i=1

Layer 5 – Nó de Saída  Para i=1

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PPGEE - UFMG

Rede Neural Generalizada

Estrutura:

Composto:  Algoritmo do Gradiente Descendente e Algoritmo do

Filtro de Kalman.

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PPGEE - UFMG

Rede Neural Generalizada

9/11/15PPGEE - UFMG

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Problemas:

 Falta de formalidade para transformar conhecimento específico em regras base e banco de dados de um sistema fuzzy de inferência.

 Falta de adaptabilidade ou algoritmos de aprendizado para harmonizar a função de pertinência a fim de minimizar a medida de erro.

Objetivo:

 Suavizar as limitações acima através do uso da Rede Neural Generalizada

Filtro de Kalman

Algoritmo de Filtragem de Kalman

 Equações de Definição

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PPGEE - UFMG

Resultados da Simulação

Exemplo 1

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PPGEE - UFMG

Resultados da Simulação

Exemplo 2

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PPGEE - UFMG

Resultados da Simulação

Exemplo 3

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PPGEE - UFMG

Conclusão

Resolve o segundo problema;

Resolve parcialmente o primeiro problema;

Apresenta falhas quando está próximo de um mínimo local;

Apesar das dificuldades apresentadas, o erro médio percentual final continua aceitável.

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PPGEE - UFMG

Obrigada!

9/11/1514PPGEE - UFMG

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