دانلود انجام پروژه پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی فازی
بهینه سازی هوشمند
بهینه سازی وکتوری,بهینه یابی,بهینه یابی اجتماع ذرات,بهینه یابی ازدحام ذرات,بهینه یابی ازدحام ذرات pso شامل مباحث تئوری و عملی,بهینه یابی با شبکه عصبی,بهینه یابی با شبکه عصبی هاپفیلد,بهینه یابی با شبکه هاپفیلد,بهینه یابی با متغیرهای تصمیم گیری,بهینه یابی با متغیرهای صحیح,بهینه یابی برداری,بهینه یابی پورتفو,بهینه یابی ترکیبی,بهینه یابی ترکیبیاتی,بهینه یابی تکاملی,بهینه یابی تکاملی چند هدفه,بهینه یابی چند معیاره,بهینه یابی چند هدفه,بهینه یابی چند هدفه در matlab,بهینه یابی چند هدفه در متلب,بهینه یابی چند هدفه در مطلب,بهینه یابی خطی,بهینه یابی درجه ۲,بهینه یابی غیر خطی,بهینه یابی غیر خطی بدون قید,بهینه یابی کلاسیک,بهینه یابی کلاسیک در matlab.
این تابع مقدار انتروپی را برای هر مقدار ممکن از یک صفت محاسبه میکند. این تابع هر بار بهترین نقطهی تفکیک کل صفات را پیدا کرده و به ازاء نقطهی تفکیک و صفت مربوطه، دو قانون گره به درخت اضافه میکند که فرزندان صفت مربوطه هستند. فرزندان به آرایهی notcheckedاضافه میشوند و همچنین بهعنوان دو گرهی جدید به درخت اضافه میشوند. عمل افزودن گره به درخت شامل افزودن برچسب گره و نام پدر آن به آرایهی dtreeاست. بهترین نقطهی تفکیک نقطهای است که پایینترین انتروپی را داشته باشد. این تابع از ریشهی درخت شروع کرده و مرتب با یافتن صفتی با بهترین نقطهی تفکیک برای هر گره، فرزندان آن گره را تعیین میکند. با افزودن فرزندان، قوانین نیز به روز میشوند. برچسب یک گره قانون آن گره است. این تابع در یک حلقه مرتب از صف فرزندان (آرایهی notchecked) یک گره را برداشته و درخت را بهصورت عمقی گسترش میدهد. انتخاب بهترین نقطهی تفکیک برای یک صفت.
این تابع برای هر صفت ورودی (ورودی تابع) بهترین نقطهی تفکیک را پیدا میکند. معیار ارزیابی تفکیک انتروپی آن است. بدیهی است این محاسبه براساس رکوردهای موجود در گره صورت میگیرد. رکوردهای موجود در گره، گرههایی هستند که وضعیت آنها برابر با رشتهی patاست. خروجی این تابع برابر است با آرایهای شامل نقطهی تفکیک و انتروپی آن.
دیدگاه خود را ثبت کنید
تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟در گفتگو ها شرکت کنید.