Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Глава 2. Применение нечеткой логики в процедуре принятия решений
В последнее время нечеткая технология завоевывает все больше сторонников среди разработчиков систем управления. Взяв старт в 1965 году из работ профессора Лотфи Заде[6]. Его работа "Fuzzy Sets", опубликованная в 1965 году в журнале "Information and Control", заложила основы моделирования интеллектуальной деятельности человека и стала начальным толчком к развитию новой математической теории. Он же дал и название для новой области науки - "fuzzy logic" (fuzzy - нечеткий, размытый, мягкий). 2.1 Н ечеткая логика в задачах управления За прошедшее время нечеткая логика прошла путь от почти антинаучной теории, практически отвергнутой в Европе и США, до банальной ситуации конца девяностых годов, когда в Японии в широком ассортименте появились «нечеткие» бритвы, пылесосы, фотокамеры [2, 3]. Сам термин «fuzzy» так прочно вошел в жизнь, что на многих языках он даже не переводится. В России в качестве примера можно вспомнить рекламу стиральных машин и микроволновых печей фирмы Samsung, обладающих искусственным интеллектом на основе нечеткой логики. Тем не менее, столь масштабный скачок в развитии нечетких систем управления не случаен. Простота и дешевизна их разработки заставляет проектировщиков все чаще прибегать к этой технологии.После поистине взрывного старта прикладных нечетких систем в Японии многие разработчики США и Европы наконец-то обратили внимание на эту технологию, что показано в [1,4,5,20]. В рамках настоящего курсового проекта модель нечеткого контроллера для оценки кредитоспособности разрабатывается в программной среде MATLAB. MATLAB – это пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. MATLAB используют более 1 000 000 инженерных и научных работников. Основы теории нечеткой логики Нечеткое высказывание Элементарное нечеткое высказывание - предложение, содержащее мысль, о которой мы можем судить об ее ложности или истинности только с некоторой степенью истинности (уверенности). Степень истинности, как правило, принимает значения из интервала [0,1], причем 0 и 1 являются крайними значениями и соответствуют значениям «ложь» и «истина». Например, высказывания A1 =«6 значительно больше 3»;
А2 =«100 значительно больше 3» содержат неопределенности, связанные с наличием нечеткой переменной «значительно больше». Эти высказывания истинны, но в разной степени [18, c.38]. 2.2.2 Системы нечеткого вывода Правила нечетких продукций нашли широкое применение в экспертных системах, основанных на правилах. Позволяют адекватно представлять знания экспертов в той или иной проблемной области[18, c. 40]. Системы нечеткого вывода – частный случай продукционных нечетких систем. Нечеткий вывод занимает центральное место в системах нечеткого управления и является процедурой получения нечетких заключений из нечетких условий. Условия и заключения отдельных нечетких правил формулируются в виде нечетких лингвистических высказываний[18, c.53]. 2.2.3. Основные этапы нечеткого вывода Говоря о нечеткой логике, чаще всего имеют в виду именно системы нечеткого вывода, которые широко используются в системах управления техническими устройствами. Информация на входе системы нечеткого вывода это некоторым образом измеренные входные переменные. Информация, которая формируется на выходе системы нечеткого вывода - выходные переменные, то есть управляющие переменные, которые поступают на исполнительные элементы объекта управления. Системы нечеткого вывода преобразуют входные переменные в выходные на основе использования нечетких правил продукции. Этот процесс включает следующие основные этапы. 1) Формирование базы правил системы нечеткого вывода. 2) Фаззификация входных переменных. 3) Агрегирование подусловий в нечетких правилах. 4) Активизация (композиция) подзаключений. 5) Аккумулирование (аккумуляция) заключений. 6) Дефаззификация выходных переменных. Рассмотрим подробно каждый из этапов.
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-03-09; просмотров: 84; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.220.160.216 (0.004 с.) |