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nyisC(CFc).其中,DI1,DI2表示每个条件的重要性,CFc表示可信度.根据该规则建立一种模糊逻辑推理神经网络,结构如图所示.分为模糊化层,规则层和清晰化层.输入为n个:x1,x2,等,xn,输出为y.每个输入有m个语言值,规则层节点数为l.| 有关论文范文主题研究: | 客户关系管理相关论文范文 | 大学生适用: | 学年论文、专科论文 |
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在图4中,x1,x2,...,xn分别代表影响最后报价结果的各种因素,Y代表最后的报价结果.中间的是模糊化推理过程.
1.模糊化层:用带有模糊化语气的语言值代替精确地值,可以使用“差,中,好”3个.假设和分别是论域的最小值和最大值,变量有3个语言值,中间的隶属度函数表示为:
左右的隶属度函数分别为,.其中:,,分别是3个隶属度函数的均值和均方差,利用一般方法确定为:,,,
.如果模糊化层的权值为Aij和Bij,则模糊化层的输出为:.i等于1,2,等,n,j等于1,2,等,m
2.规则层:全部可能规则为mn个,但并不是说所有的规则都有意义,所以要先根据公司的数据确定初始的规则集.假设共有p个样本集{S1,S2,等,Sp},将训练样本输人已确定隶属度的模糊化层进行模糊化,取隶属度最大的语言值作为输入量的模糊值.假设输入的语言值划分为3个,分别为1-“小”,2-“中”,3-“大”.每输入一个样本就可以得到一条规则,然后对于重复的规则只保留一个,而对于矛盾的规则,予以保留,以便在以后的网络训练中进行选择.规则层中的每个神经元
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3.清晰化层:清晰化利用重心法,根据重心法公式,网络输出:
其中,Wi是C3层的权值.
2.3.3用BP算法得到各层的权值
对于A层的初始权值我们可以利用黄金分割模型确定,而C层的初始权值一般可以随机确定,然后利用训练的方法观察最后的输出是否收敛,将能使模型收敛的权值记录下来以便后来的应用.A和C层最终权值的调整过程是根据多层网络误差反向传播法(BP)实现的.应用模糊逻辑推理来得到报价结果的过程如下,假设有三个变量需要通过模糊推理来得到对价格的影响,他们是:人员开支x1,机器磨损x2和税x3.输出语言值的隶属度函数取高斯函数,某一规则的结论为“中”,其隶属度为0.4,分别加减0.1得到隶属度选择区间[0.3,0.5],当等于0.3时,x等于a或x等于d,当等于0.5时,x等于b或x等于c.清晰化初始值的可选择区间为[a,b]或[c,d].对这两个区间进行随机选取,产生一随机数rand1,如果rand1≥0.5,则产生另一个随机数rand2,清晰化初始值Wi等于a+rand2*(b-a),如果rand1<0.5,则产生随机数rand2,Wi=c+rand2*(d-c).这样确定初始的清晰化权值,使得权值的确定范围缩小在可能的最小区间.如图5所示.图4中的A层模糊化层的神经元是第一种,一个输入x,两个参数a和b,为高斯函数,,B层规则层的神经元和C2层的神经元是第二种,各个输入相乘,f取线性函数,,C3层中的神经元是第三种,属于普通神经元,一般取线性函数或sigmoid函数,此处取线性函数.为使目标函数
最小,其中是期望输出,y是实际输出,利用初始的权值,通过神经网络的训练和学习,不断的反馈修正,得到理想的权值和输出,这个输出通过清晰化以后便是我们想要的价格.这其中的各个阶段的关系函数都是由前一段的输出值决定的,那么我们在第一层应该输入x1,x2和x3,把这三个模糊化的值输入到网络中进行训练和学习,输出的范围我们可以参照市场上的最高价格和最低价格,那么我们的价格应该最好小于市场上的最小值,但是有时候不能够做到这一点,那么可以将输出的理想值定为(min,max),那么我们最后得到的报价也是合理的.
3基于B/S架构的报价系统的实现
由于当前很多公司的生产和管理都是分开的,所以要对生产过程进行监控的最好办法是建立B/S架构的管理系统,这样在公司的局域网内管理人员可以实时掌控生产的信息.B/S(Brower/Server)架构即浏览器和服务器结构.在这种架架下,用户通过网络浏览器来实现,极少部分事务逻辑在前端实现,主要事务在服务器端(Server)实现(这样大大简化了客户端的负荷,减轻了维护与升级的成本与工作量),形所成所谓的三层结构.
本系统采用如图6所示的结构,也即信息的录入等操作界面由客户端实现,数据处理与分析集中到服务器上实现,处理的结果发送到客户端上显示.这样,通过不同的权限限制,可以让公司管理人员看到货物的进出情况,资金的流向状况,成本的控制重点等等上层监控.同时,由于大量的历史数据都在数据库中保存,对我们应用历史数据进行相关分析提供了可能.数据库中存放的是公司的历史信息,例如,货物进出库,价格的变动,成品的构成部分等等,这些都为最后的报价系统的形成提供了数据,从数据库中查询公司的历史数据,在后台服务器中分析这些数据,找出规律最后结合历史经验给出最新的报价.
(作者单位:中国人民解放军空军第一航空学院计算机科学与技术系)
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