Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari fanidan 1-topshiriq

Ishni bajarish ketma-ketligi (Python)



1-rasm. Skfuzzy orqali birinchi kiruvchi parameterning bog’liqlik funksiya grafigi



2-rasm. Skfuzzy orqali ikkinchi kiruvchi parameterning bog’liqlik funksiya grafigi



3-rasm. Skfuzzy orqali chiquvchi parametrning bog’liqlik funksiya grafigi

Barcha parametrlar va ular asosida tegishlilik funksiyalari kiritilgandan keyin, model uchun noravshan qoidalar to’plami quriladi.

rule1 = ctrl.Rule(quality['poor'] | service['poor'], tip['low'])

rule2 = ctrl.Rule(service['average'], tip['medium'])

rule3 = ctrl.Rule(service['poor'] | quality['average'], tip['medium'])

rule4 = ctrl.Rule(quality['poor'] | service['good'], tip['medium'])

qoida5 = ctrl.Rule(quality['good'] | service['good'], tip['high'])

qoida6 = ctrl.Rule(quality['average'] | service['average'], tip['medium'])

Model uchun shakllantirilgan noravshan qoidalar to’plamini amalda sinab kurish uchun tegishli kiruvchi qiymatlar beramiz va natijani visual ekranga chiqaramiz.

tipping_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3, rule4, qoida5, qoida6])

tipping = ctrl.ControlSystemSimulation(tipping_ctrl)

tipping.input['quality'] = 3.5

tipping.input['service'] = 7.8

tipping.compute()


4-rasm. Kiruvchi qiymatlarga mos natijaning tegishli oraliqda joylashish grafigi
Xulosa

O’z fikringizni bayon eting ….