Копирующее обучение. 
Интеллектуальные системы и технологии

Метод копирующего обучения имеет широкое применение в интеллектуальных управляющих системах. Он требует прямой работы с экспертами (операторами), знания которых автоматически записываются в формализованном виде в базу знаний системы.

Рассмотрим вариант нечетко-логической системы управления с копирующим обучением (рис. 4.1). Заметим, что нечеткая логика впервые была описана в работе [7], а основанные на ней нечетко-логические системы представлены в параграфе 7.1.

Рис. 4.1. Схема копирующего обучения:

РУ — ручное управление; БД — база данных; БПП — база продукционных правил Правила {Х_р —> Y_p)

Здесь оператор ведет наблюдение за поведением Объекта управления через вектор параметров обратных связей X и формирует управления t/, которые преобразуются блоком ручного управления РУ в вектор сигналов управления У. Параллельно работает Обучающий алгоритм, который обрабатывает векторы X и U и в случае подтверждения правильности управления от оператора формирует правило в виде Х_р —> Y_p. Нечетко-логический вариант системы обучения основан на нечетком представлении входных и выходных переменных (рис. 4.2).

На рис. 4.2 показаны функции принадлежности треугольной формы для термов входной Х_р и выходной Y_f) переменных в примере Х_р —> Y_p. Конкретные значения переменных проектируются на соответствующие оси р (Х) и р (У), и в результате получаются степени их принадлежности к соответствующим термам. На их основе в Базе продукционных правил формируются 4 лингвистических правила, а в Базе данных — соответствующие им отношения степеней принадлежности, которые связаны с обрабатываемым примером:

Рис. 4.2. Функции принадлежности входной и выходной переменных:

М — малое; С — среднее; Б — большое Так могут быть обработаны все последовательно формируемые при обучении примеры правильного управления. Конечная цель работы обучающего алгоритма — обобщить все полученные БПП и БД и убрать избыточность в общей базе знаний.