Синюк В.Г. (lysevi@gmail.com) - Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, Северо-Кавказский филиал, г. Минеральные Воды, кандидат технических наук, Куценко Д.А. () - | |
Ключевые слова: продукционная система, нечеткий вывод, моделирование |
|
Keywords: expert system, fuzzy conclusion, modeling |
|
|
Рассмотрим систему с n входами Пусть заданы нечеткие множества Рассмотрим правило modus ponens следующего вида. Предпосылка: Правило:
Вывод: Чтобы получать выход В методе Заде (называемом прямым методом) правило
где В методах Болдуина и Цукамото (называемых косвенными методами) сначала определяется нечеткое значение истинности антецедента
Затем вычисляется нечеткое значение истинности для консеквента
В методе Болдуина
В методе Цукамото нечеткое значение истинности для высказывания «Если
и
Пусть зависимость между входами и выходом описывается нечеткими правилами «Если-то» Hk: где k – номер правила в системе, Рассмотрим алгоритм решения поставленной задачи для правил вида (7) на основе метода вывода Цукамото в виде следующей последовательности этапов. Агрегирование Для k-го правила ( где при где T – Т-норма; S – S-конорма. В качестве T и S можно использовать различные n-местные Т-нормы и S-конормы, например, минимум
Если множества
где
Если входы имеют различную важность, тогда функция принадлежности нечеткой степени истинности (10) имеет следующий вид:
для Активизация Для k-го правила (
при Нечеткое значение истинности импликации
где В этом случае нечеткий логический вывод соответствует косвенному методу вывода Болдуина. Аккумуляция Для k-го правила (
Значение выходной переменной
Если консеквент правила представлен в виде одноточечного множества, то есть
то нечеткое значение выходной переменной
Аналогичным образом можно рассчитать нечеткое значение выходной переменной
Дефаззификация Четкое значение выходной переменной Преимущество рассмотренного метода нечеткого вывода по сравнению с композиционным правилом вывода заключается в том, что вычисления переносятся в пространство нечетких значений истинности. Это позволяет уйти от предметной области и использовать универсальное представление для выражения таких вербальных понятий, как «истинно», «очень истинно» и т.п. На основе данной системы нечеткого вывода можно построить нейро-нечеткую систему. Дальнейшие исследования связаны с разработкой специально адаптированного для данной задачи генетического алгоритма, с помощью которого реализуются процессы обучения и настройки нейро-нечеткой системы. |
http://swsys.ru/index.php?id=97&lang=%E2%8C%A9%3Den&like=1&page=article |
|