Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Определение нечеткой продукционной модели. Компоненты нечетких продукционных моделей





Нечеткие продукционные модели (НПМ) являются наиболее используемыми при описании плохо структурированных процессов и систем.

НПМ – согласованное множество отдельных нечетких продукционных правил вида:

Если x есть А, то y есть В

предназначенных для определения степени истинности заключения правил на основе предпосылок с известной степенью истинности.

Если x есть А – предпосылка (антецедент)

y есть В – заключение (консеквент)

A и В – некоторые нечеткие множества; х, у – переменные.

Для того, чтобы построить НМ, необходимо задать следующее ее компоненты:

1) Способ нечеткого вывода

2) База нечетких продукционных правил

3) Процедура введения нечеткости (фазификации - fuzzification)

4) Процедура агрегирования степени истинности предпосылок по каждому из нечетких продукционных правил (aggregation)

5) Процедура активизации заключений каждого из нечетких правил (activation)

6) Процедура аккумулирования активизированных заключений всех правил для каждой выходной переменной (accumulation)

7) Приведение к четкости выходной переменной (defuzzification)

8) Процедура параметрической оптимизации конечной базы нечетких продукционных правил

Прямой способ нечеткого вывода: правило «нечеткий модус поненс», этапы способа

Этап 1. Задается нечеткая импликация – это нечеткое причинно-следственное отношение между предпосылкой А и заключением В.

R: A->B

Если х есть А, то у есть В.

x – нечеткая входная переменная

(Х – область определения предпосылок нечеткого правила)

y – выходная нечеткая переменная ()

А – нечеткое множество, определенное на Х с функцией принадлежности

B – нечеткое множество, определенное на У с функцией принадлежности .

Этап 2. Задание нечеткого условия или факта.

«x’ есть А’»

х’ – фактическое значение переменной х,

А’ – нечеткое множество, отражающее значение х’, определенное на множестве Х с функцией принадлежности .

Этап 3. Формирование вывода.

«y’ есть B’», где

y’ – полученное значение переменной,

B’ – нечеткое множество, отражающее значение y’, определенное на множестве Y с функцией принадлежности .

Нечеткое условие из этапа 2 содержит нечеткое множество A’, которое является «близким» в определенном смысле к нечеткому множеству А, в результате формируется вывод в виде функции принадлежности нечеткого множества B’, характеризующее степень его близости к нечеткому множеству B.

Процесс получения результата прямого нечеткого вывода B’ с использованием нечеткой импликации A->B и нечеткого условия «x’ есть А’» можно представить в виде:

Нечеткая импликация A->B соответствует нечеткому отношению R, которое может рассматривать как нечеткое подмножестводекартова произведения полного множества предпосылок х и заключений y. Функция принадлежности отношения R: .

В результате функцию пренадлежности нечеткого множества B’ можно представить в следующем виде:


17. Определение нечеткой продукционной модели. Компоненты нечетких продукционных моделей.

 

Обратный способ нечеткого вывода

Fuzzy backward-chaining reasoning

Используется modus tollens

Этап 1. Задание нечеткой импликации:

R: A->B

Этап 2. Задание нечеткого условия: «y’ есть B’».

y’ – полученное значение выходной переменной. B’ – нечеткое множество для значения y’

Этап 3. Формирование обратного вывода: “ x’ есть A’ ”. x’ – фактическое значение переменной х. A’ – некоторое нечеткое множество, которое отражает значение x’ и которое задается функцией принадлежности

 

 

Целью обратного нечеткого вывода является установление истинности предпосылки по заданной степени истинности заключения.

И прямой и обратный вывод работают в условиях монотонности искомого решения.

Решить задачу обратного вывода по аналогии с прямым не всегда удается.

Обратный нечеткий вывод часто используется при описании сложных систем (их параметров и состояний), а также в задачах диагностики.


Date: 2015-08-24; view: 1570; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.005 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию