 |
Тестирование продукта и расчет его эффективности
|
|
|
|
Для расчете эффективности системы применим методы регрессионного анализа для этого нужно реализовать экспертную систему в другом пакете для сравнения был выбран пакет MatLab/ Simulink с помощью Fuzzy Logic Toolbox.
Реализация с помощью нечеткой логики в MatLab / Simulink
Наиболее значительное свойство человеческого интеллекта – способность принимать решения в обстановке неполной и нечёткой информации. Построение моделей приближённых рассуждений человека и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет собой одну из важнейших проблем науки.
Нечеткую модель можно построить, основываясь на формальном представлении характеристик исследуемой системы в терминах лингвистических переменных. Основные понятия систем управления – входные и выходные переменные, именно их рассматривают как лингвистические переменные при формировании базы правил в системах нечеткого вывода.
Цель управления заключается в анализе текущего состояния объекта управления, чтобы определить значения управляющих переменных, реализация которых позволяет обеспечить желаемое поведение или состояние объекта управления.
Ниже на рисунках мы представим входные в систему переменные
Теперь их нужно вязать между собой и сделем мы это с помощью Simulink-модели которая представлена ниже.
Листинг программы:
a1 = readfis('pr1')
a2 = readfis('pr2')
a3 = readfis('pr3')
a4 = readfis('pr4')
a5 = readfis('pr5')
a6 = readfis('pr6')
a7 = readfis('pr7')
a8 = readfis('pr8')
a9 = readfis('pr9')
a10 = readfis('pr10')
Рис. 3.5. «Представление системы в MatLab/ Simulink»
Тестирование экспертных систем и расчет эффективности с помощью регрессионного анализа
Протестируем систему в прологе со сведущими исходными данными:LIO=1;
|
|
|
LIK=1;
LSR=1;
LSS=1;
LP=1;
PSL=2;
PSP=1;
PSB=3;
PL=80;
PP=80;
YHB=5;
YHY=1;
YTB=5;
YTS=1;
YSB=5;
YSS=1;
KYRS=1;
Результат:
-------------------------------------------------------------------------------
Student female person Kseniya of 22 years old your estimation -5
А теперь введем те же самые данные в систему в MatLab/ Simulink. Ниже представленный результат. А потом сравним их с помьщью регрессионного анализа
Поскольку в MatLab/ Simulink мы применяем нечеткую логику, то выходные параметры являются не целыми числами и мы их округляем в большую сторону. В результате повторного тестирования мы получаем данные в следствии 10 экспериментов и анализируем их с помощью регрессионного анализа.
Ниже преведены данные и реализация регрессионного анализа:P=[5 5 5 4 5 3 3 4 4 5];
Z=[5 5 5 4 5 3 3 4 4 5];
[m,b,r]=postreg(Z,P)
m = 1.0000
b =9.5844e-016
r =1
Как видно из представленных выше графиков система в разных пакетах немного по разному работает,это следствие того что в прологе мы не применяем нечеткую логику в отличии от MatLab, но в результате округления можно точно сказать что результаты получаются идентичные, а этьо значит что обе системы работают правильно.
Выводы по разделу 3
В результате проведения исследования можно сказать, что продукционная модель построения знаний в экспертной системе прогнозирования результатов сессии на анализе текущей успеваемости она, являются наиболее наглядным средствами представления знаний и наиболее аффективными для данной модели. Также эта модель легко реализуется в языке MatLat/ Simulink с помощью Fuzzy Logic Toolbox, поскольку логический вывод уже реализован в этом пакете. В результате мы провели сравнения программ с помощью регрессионного анализа.
РАЗДЕЛ 4. РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Предмет исследования
Предметом исследования в данной дипломной работе является разрабатываемый программный продукт для прогнозирования результатов сессии на основе анализа текущей успеваемости. Так как полностью безопасных и безвредных производственных процессов не существует, и при различных неисправностях в работе с системой могут возникнуть вредные производственные факторы, то вследствие этого в разделе будут рассмотрены основные требования по безопасности жизнедеятельности для помещений вычислительных центров (ВЦ).
|
|
|
|
|
|
