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Księgarnia PWN: Leszek Rutkowski - Metody i techniki sztucznej inteligencji
SPIS TREŚCI
Przedmowa do wydania drugiego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX
Przedmowa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X
1. Wstęp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.1.
2.2.
2.3.
2.4.
2.5.
2.6.
2.7.
2.8.
2.9.
2.10.
2.11.
2.12.
Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . . . . .
Rys historyczny sztucznej inteligencji . . .
Systemy ekspertowe . . . . . . . . . . . . . .
Robotyka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Przetwarzanie mowy i języka naturalnego .
Heurystyki i strategie poszukiwań . . . . .
Kognitywistyka . . . . . . . . . . . . . . . . .
Inteligencja mrówek . . . . . . . . . . . . . .
Sztuczne życie . . . . . . . . . . . . . . . . .
Boty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Perspektywy rozwoju sztucznej inteligencji
Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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3. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych . . . . . . . . . . .
20
3.1. Wprowadzenie . . . . . . . . . .
3.2. Pojęcia podstawowe . . . . . . .
3.3. Aproksymacja zbioru . . . . . .
3.4. Aproksymacja rodziny zbiorów
3.5. Analiza tablic decyzyjnych . . .
3.6. Zastosowanie programu LERS .
3.7. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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4. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych typu 1 . . . . . . . . .
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Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Podstawowe pojęcia i definicje teorii zbiorów rozmytych . . . . . . .
Operacje na zbiorach rozmytych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zasada rozszerzania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Liczby rozmyte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Normy trójkątne i negacje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Relacje rozmyte i ich właściwości . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Przybliżone wnioskowanie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.8.1. Podstawowe reguły wnioskowania w logice dwuwartościowej
4.8.2. Podstawowe reguły wnioskowania w logice rozmytej . . . . .
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4.1.
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4.3.
4.4.
4.5.
4.6.
4.7.
4.8.
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VI
Spis treści
4.8.3. Reguły wnioskowania dla modelu Mamdaniego
4.8.4. Reguły wnioskowania dla modelu logicznego .
4.9. Rozmyte systemy wnioskujące . . . . . . . . . . . . . . .
4.9.1. Baza reguł . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.9.2. Blok rozmywania . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.9.3. Blok wnioskowania . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.9.4. Blok wyostrzania . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.10. Zastosowania zbiorów rozmytych . . . . . . . . . . . . .
4.10.1. Rozmyta metoda Delphi . . . . . . . . . . . . . .
4.10.2. Ważona rozmyta metoda Delphi . . . . . . . . .
4.10.3. Rozmyta metoda PERT . . . . . . . . . . . . . .
4.10.4. Podejmowanie decyzji w otoczeniu rozmytym
4.11. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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5. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych typu 2 . . . . . . . . . 137
5.1.
5.2.
5.3.
5.4.
5.5.
5.6.
5.7.
5.8.
Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Podstawowe definicje . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Ślad niepewności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Osadzone zbiory rozmyte . . . . . . . . . . . . . . . . .
Podstawowe operacje na zbiorach rozmytych typu 2
Relacje rozmyte typu 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Redukcja typu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Rozmyte systemy wnioskujące typu 2 . . . . . . . . .
5.8.1. Blok rozmywania . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.8.2. Baza reguł . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.8.3. Blok wnioskowania . . . . . . . . . . . . . . . .
5.9. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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6. Sieci neuronowe i algorytmy ich uczenia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
6.1. Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2. Neuron i jego modele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.1. Budowa i działanie pojedynczego neuronu . . . . . . . . . . . .
6.2.2. Perceptron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.3. Model Adaline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.4. Model neuronu sigmoidalnego . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.5. Model neuronu Hebba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3. Sieci jednokierunkowe wielowarstwowe . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.1. Budowa i działanie sieci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.2. Algorytm wstecznej propagacji błędów . . . . . . . . . . . . . .
6.3.3. Algorytm wstecznej propagacji błędów z członem momentum
6.3.4. Algorytm zmiennej metryki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.5. Algorytm Levenberga–Marquardta . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3.6. Rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów . . . . . . . .
6.3.7. Dobór architektury sieci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4. Sieci rekurencyjne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.1. Sieć Hopfielda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.2. Sieć Hamminga . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4.3. Sieci wielowarstwowe ze sprzężeniem zwrotnym . . . . . . . .
6.4.4. Sieć BAM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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200
206
207
210
212
212
VII
Spis treści
6.5. Sieci samoorganizujące siê z konkurencją
6.5.1. Sieci typu WTA . . . . . . . . . . .
6.5.2. Sieci typu WTM . . . . . . . . . . .
6.6. Sieci typu ART . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7. Sieci radialne . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.8. Probabilistyczne sieci neuronowe . . . . .
6.9. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7. Algorytmy ewolucyjne
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7.1. Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.2. Problemy optymalizacji a algorytmy ewolucyjne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3. Rodzaje algorytmów zaliczanych do algorytmów ewolucyjnych . . . . . . . . . . . . . .
7.3.1. Klasyczny algorytm genetyczny . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.2. Strategie ewolucyjne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.3. Programowanie ewolucyjne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.4. Programowanie genetyczne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4. Zaawansowane techniki w algorytmach ewolucyjnych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.1. Eksploracja i eksploatacja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.2. Metody selekcji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.3. Skalowanie funkcji przystosowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.4. Szczególne procedury reprodukcji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.5. Metody kodowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.6. Rodzaje krzyżowań . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.7. Rodzaje mutacji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.4.8. Inwersja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5. Algorytmy ewolucyjne w projektowaniu sieci neuronowych . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.1. Algorytmy ewolucyjne do uczenia wag sieci neuronowych . . . . . . . . . . . . .
7.5.2. Algorytmy ewolucyjne do określania topologii sieci neuronowej . . . . . . . . .
7.5.3. Algorytmy ewolucyjne do uczenia wag i określania topologii sieci neuronowej
7.6. Algorytmy ewolucyjne a systemy rozmyte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.6.1. Systemy rozmyte do kontroli ewolucji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.6.2. Ewolucja systemów rozmytych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.7. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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8. Metody grupowania danych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311
8.1. Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2. Podziały ostre i rozmyte . . . . . . . . . . . . . . . .
8.3. Miary odległości . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.4. Algorytm HCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.5. Algorytm FCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.6. Algorytm PCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.7. Algorytm Gustafsona–Kessela . . . . . . . . . . . . .
8.8. Algorytm FMLE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.9. Kryteria jakości grupowania . . . . . . . . . . . . . .
8.10. Ilustracja działania algorytmów grupowania danych
8.11. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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VIII
Spis treści
9. Systemy neuronowo-rozmyte typu Mamdaniego, logicznego i Takagi–Sugeno . . . . . . . . 332
9.1. Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.2. Opis wykorzystywanych problemów symulacyjnych . . . . . . .
9.2.1. Polimeryzacja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.2.2. Modelowanie statycznej funkcji nieliniowej . . . . . . . .
9.2.3. Modelowanie nieliniowego obiektu dynamicznego . . . .
9.2.4. Modelowanie smaku ryżu . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.2.5. Rozpoznawanie gatunku wina . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.2.6. Klasyfikacja kwiatu irysa . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.3. Systemy neuronowo-rozmyte typu Mamdaniego . . . . . . . . . .
9.3.1. Systemy typu A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.3.2. Systemy typu B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.3.3. Systemy typu Mamdaniego w zadaniach modelowania . .
9.4. Systemy neuronowo-rozmyte typu logicznego . . . . . . . . . . .
9.4.1. Systemy typu M1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.4.2. Systemy typu M2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.4.3. Systemy typu M3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.5. Systemy neuronowo-rozmyte typu Takagi–Sugeno . . . . . . . .
9.5.1. Systemy typu M1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.5.2. Systemy typu M2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.5.3. Systemy typu M3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.6. Algorytmy uczenia systemów neuronowo-rozmytych . . . . . . .
9.7. Ocena działania systemów neuronowo-rozmytych . . . . . . . . .
9.7.1. Kryteria oceny modeli z uwzględnieniem ich złożoności
9.7.2. Metoda linii izokryterialnych . . . . . . . . . . . . . . . . .
9.8. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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10. Elastyczne systemy neuronowo-rozmyte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 398
10.1.
10.2.
10.3.
10.4.
10.5.
10.6.
Wprowadzenie . . . . . . . . . . . . . .
Miękkie normy trójkątne . . . . . . . .
Parametryzowane normy trójkątne . .
Przełączane normy trójkątne . . . . . .
Systemy elastyczne . . . . . . . . . . . .
Algorytmy uczenia . . . . . . . . . . . .
10.6.1. Operatory podstawowe . . . .
10.6.2. Funkcje przynależności . . . .
10.6.3. Funkcje zakresowe . . . . . . .
10.6.4. H -funkcje . . . . . . . . . . . .
10.7. Przykłady symulacyjne . . . . . . . . .
10.7.1. Polimeryzacja . . . . . . . . . .
10.7.2. Modelowanie smaku ryżu . . .
10.7.3. Klasyfikacja kwiatu irysa . . .
10.7.4. Rozpoznawanie gatunku wina
10.8. Uwagi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zadania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433
Skorowidz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449