Crowdly

алгоритмів навчання нейронних мереж

еволюційних алгоритмів

генетичних алгоритмів

алгоритмів побудови нечіткого виводу

Ймовірність мутації рекомендується визначати із співвідношень (тут L – довжина хромосоми, N – чисельність популяції):

1/L

1/(L+N)

1/N

N/L

L/N

В якій нейро-нечіткій системі вагові коефіцієнти w знаходять за формулою w=A-1y?

Ларсена

Такагі-Сугено-Канга

Мамдані

Сугено

Такагі-Сугено

З імовірністю Рm змінює значення гена в хромосомі на протилежне (з 0 на 1 чи навпаки) …

оператор схрещування

рангова селекція

оператор мутації

обертання колеса рулетки

елітарна селекція

Виконати одноточкове схрещування (l=6) для наступних батьківських хромосом: 001100111010і 101011011011.

001011111010і 101100011011

101011111011і 001111111011

001100011011і 101011111010

001100111010і 101011011011

001110111010і 101010011011

Виберіть правило типу max-min (Заде):

µА(х)*µB(х)

max{1-µА(х),µB(х)}

min(µА(х),µB(х))

max{min[µА(х),µB(х)],1-µА(х)}

min{1,[µА(х)+µB(х)]}

Алгоритм Хеммінга відносять до …

алгоритмів ройового інтелекту

алгоритмів навчання нейронних мереж

еволюційних алгоритмів

генетичних алгоритмів

алгоритмів побудови нечіткого виводу

Виберіть операції, що реалізують декартовий добуток двох нечітких множин А і В:

µА(х)*µB(х)

µА(х)+µB(х)

max(µА(х),µB(х))

min(µА(х),µB(х))

max(0; 1-µА(х)-µB(х))

Основоположник теорії нечітких множин:

Такагі

Заде

Мамдані

Ларсен

Сугено

В методі рулетки класичного ГА ймовірність селекції хромосоми Chi визначається за формулою:

max F(Chi), i=1,…,n

max F(Chi)/∑F(Chi), i=1,…,n

F(Chi)/∑F(Chi), i=1,…,n

∑F(Chi)/n, i=1,…,n

F(Chi)/max F(Chi), i=1,…,n