9.4.3. Vereinfachte Umwandlung in ein Neuronales NetzDie Umwandlung der Regeln in ein Neuronales Netz kann gegenüber dem Verfahren aus
Abschnitt 5.3.1 vereinfacht werden, wenn vorausgesetzt wird, daß jede Konklusion einer
Regel nur einmal als Prämisse einer anderen Regel verwendet wird. Betrachtet man das
Programm 5.41 (S. 103) und dessen Erweiterung 5.44 (S. 106) in Abbildung 5.9, so
kann das der Aussage
Die vereinfachte Umwandlung ist gut geeignet für Netze mit Baumstruktur, wie z.B. das hier verwendete fuzzy-logische Netz. Sie hat auch den Vorteil, daß jedem Eingabe-Neuron ein Gewicht zugewiesen wird, ohne für jedes Merkmal eine zusätzliche Regel einführen zu müssen. Dadurch kann man die Bedeutung der einzelnen Merkmale aus den Netzgewichten besser erkennen. Dieses Verfahren kann auch auf Regelsysteme mit mehrfach verwendeten Konklusionen angewendet werden. Diese Netze lassen sich dann aber nach dem Training nicht mehr zurückwandeln. Da die Verbindungen der mehrfach verwendeten Konklusion im allgemeinen nach dem Training nicht die gleichen Gewichte haben, kann in diesem Fall der Regel nicht mehr eindeutig ein Wahrheitswert zugeordnet werden.1 In allen Beispielen und Anwendungen in dieser Arbeit wurde die vereinfachte Umwandlung benutzt. Dadurch stimmen das fuzzy Regelsystem und das fuzzy-logische neuronale Netz strukturell vollständig überein. Jedem Neuron entspricht eine fuzzy-logische Aussage und jeder gewichteten Verbindung eine Regel. Daher können die Bezeichnungen Neuron und Aussage bzw. Verbindung und Regel hier als äquivalent angesehen werden und im folgenden werden sie je nach Perspektive der Betrachtung verwendet. 9.4.4. NetzstrukturDas aus den Fuzzy-Regeln resultierende Netz ist in Abbildung 9.6 dargestellt. Die Verbindungen, die nicht mit oder beschriftet sind, sind und-Verbindungen. Die |
