Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?
Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже.
Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал.
Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее. ✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать». Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами! Создание гибридной сети
Для создания гибридной сети необходимо загрузить данные. Для этой цели следует воспользоваться кнопкой Load Data в левой нижней части графического окна. При этом данные могут быть загружены из внешнего файла (disk) или из рабочей области (worksp.). В первом случае необходимо предварительно создать файл с исходными данными (файл с расширением.dat), который представляет собой обычный текстовый файл. При этом исходные данные представляют собой обычную числовую матрицу размерности т*(п+1), в которой количество строк т - объем выборки, первые п столбцов — значения входных переменных модели, а последний столбец — значения выходной переменной. Загружаемые исходные данные могут быть одного из следующих типов: n обучающие данные (Training) — обязательные данные, которые используются для построения гибридной сети; n тестовые данные (Testing) — необязательные данные, которые используются для тестирования построенной гибридной сети с целью проверки качества функционирования построенной гибридной сети; n проверочные данные (Checking) — необязательные данные, которые используются для проверки построенной гибридной сети с целью выяснения факта переобучения сети; n демонстрационные данные (Demo) — позволяют загрузить один из демонстрационных примеров гибридной сети. Так, например, в папке matlab\toolbox\fuzzy\fuzdemos имеется два файла fuzexltrnData.dat и fuzexlchkData.dat, которые могут быть использованы для иллюстрации приемов разработки гибридных сетей с помощью редактора ANFIS. Первый из этих файлов содержит обучающие данные, После загрузки обучающих данных из файла fuzexltrnData.dat их структура будет отображена в рабочем окне редактора ANFIS При этом каждой строке данных соответствует отдельная точка графика, которая для обучающих данных изображается кружком. На горизонтальной оси указываются порядковый номер (индекс) отдельной строки данных, а вертикальная ось служит для указания значений выходной переменной. В случае рассматриваемого примера используется 25 точек обучающих данных.
Второй из файлов содержит проверочные данные. В этом случае исходный график будет дополнен 26 точками проверочных данных, каждой строке которых также соответствует отдельная точка графика, изображаемая плюсом
После подготовки и загрузки обучающих данных можно сгенерировать структуру системы нечеткого вывода FIS типа Сугено, которая является моделью гибридной сети в системе MATLAB. Для этой цели следует воспользоваться кнопкой Generate FIS в нижней части рабочего окна редактора. При этом две первые опции относятся к предварительно созданной структуре гибридной сети, а две последних — к форме разбиения входных переменных модели. При создании структуры новой FIS можно независимо разбить все входные переменные на области их значений (Grid partition) или воспользоваться процедурой субтрактивной кластеризации для предварительного разбиения значений входных переменных на кластеры близких значений (Sub. clustering). После нажатия кнопки Generate FIS вызывается диалоговое окно для указания числа и типа функций принадлежности отдельных термов входных переменных и выходной переменной
В этот момент можно выбрать любой тип функций принадлежности из реализованных в системе MATLAB
|