|
Нечеткие множества используются в распознавании картинок, которые могут быть повреждены, но впринципе полезно.
Тебе надо четко сформулировать задачу, которую ты хочешь решить.
Например, если ты хочешь уметь различать фигуры геометрические которые рисует пользователей, то как можно поступить:
1. Формируешь эталонные классы (например круг, треугольник, квадрат)
2. Выделяешь признаки, по которым их удобно различать (например количество углов: у круга их нету, у треугольника три, у квадрата 4)
3. Делаешь механизм ввода объектов(фигур) пользователем и поиск признаков (углов)
4. Если тебе пользователь нарисует ромб или параллелограмм, то система найдет, что угла 4 и скажет, что похоже на квадрат. Если нарисует, овал, то система найдет, что нету углов и скажет, похоже на круг. А дальше уже что-то делай взависимости от этого, что надо.
Если не охото со всем этим заморачиваться, то можно сделать проще. Есть готовые нейросети. Смысл нейросетей в том, что ты им подаешь готовые входные и выходные данные, а она себя настраивает по эти данные(обучается). И потом когда ты ей на вход подашь, что-то она по своей настройке сможет сформировать выходные. И впринципе ничего можно не придумавыть, а пользоваться уже готовым. Для рспознавания образов удобно использовать нейросети типа WTA (Winner take all, типа того) и сети Кохонена.
|