КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Нечітка логіка. Ефективним засобом формалізації і представлення нечітких понять, категорій і знань, у тому числі лінгвістичних висловів є теорія нечіткої множини і заснована
Ефективним засобом формалізації і представлення нечітких понять, категорій і знань, у тому числі лінгвістичних висловів є теорія нечіткої множини і заснована на ній нечітка логіка. Отримані в результаті інтерпретації цих описів в термінах нечітких множин логіко-лінгвістичні або нечіткі моделі є конструктивною основою для розробки методів і алгоритмів моделювання процесів в складних системах в умовах невизначеної і неповної інформації. Перевагою нечіткої логіки є можливість використання експертних знань про вирішувані проблеми або структуру об'єкта у вигляді лінгвістичних висловлювань, які представляються нечіткою базою правил: „якщо <входи>, тоді <вихід>". На жаль, подібні висловлення не можуть бути адекватно формалізовані звичайними математичними методами. Спроба розвитку формального апарата для залучення часткової належності в теорію множин була почата в середині 60-х років Заде. Він увів поняття нечіткої множини як збірки елементів, які можуть належати цій множині зі ступенем від 0 до 1. Причому 0 позначає абсолютну неналежність, а 1 - абсолютну належність множині). Це було зроблено шляхом застосування поняття функції належності, яке ставить у відповідність кожному елементу універсальної множини число з інтервалу [0,1], що позначає ступінь належності. Поняття функції належності є узагальненням поняття характеристичної функції чіткої множини, що оперує значеннями [0,1]. Тому основні властивості й операції над нечіткими множинами, уведені Заде і його численними послідовниками, є узагальненнями відповідних властивостей й операцій класичної теорії множин. З метою формалізації нечітких понять і відносин природної мови скористаємося визначенням нечіткої множини. Визначення 1. Нечітка множина визначається математично як сукупність впорядкованих пар: де елементи x є X, а Х - універсальна множина нечіткої множини А, що являє собою всю предметну область визначення відповідних функцій належності . При цьому функція належності відображає елементи множини Х на множину чисел в інтервалі [0,1 ], тобто : Х -> [0,1] - представляє собою деяку суб'єктивну міру належності елемента xX до нечіткої множини А. Якщо універсальна множина Х охоплює кінцеве число елементів , .... , то нечітку множину А можна представити символічно у вигляді об'єднання: причому, у виразі знак "+" не є операцією складання, а інтерпретується як сума множини елементів (), які інакше означають присвоєння певним елементом ступеню належності . Поняття функції належності є основним формалізмом теорії нечітких множин, за допомогою якого експертні знання ("Якщо - Тоді") перетворюються на строгі математичні моделі. Функції належності характеризують суб'єктивну міру упевненості експерта в тому, що деяка величина належить певному нечіткому поняттю - терму, яким характеризується та або інша вхідна (вихідна) змінна. При цьому можна виділити три випадки: • , що означає повну належність елемента x до нечіткої множин А, тобто x A; • означає відсутність якої-небудь належності х нечіткій множині А; • означає часткову належність елемента x до нечіткої множина А. На рис.3 представлена графічна ілюстрація функції належності змінної У, що показує на прикладі “Ціну”, для трьох нечітких значень („низька”, „середня”, „висока”).
Рисунок 3 – Функції належності нечітких множин „низька” , „середня” , „висока” змінної “Ціна”.
Для задання функції належності використовуються типові види функцій, представлені в таблиці 1 (вибирається та функція, яка найкращим чином апроксимує експертні оцінки).
Таблиця 1. – Типові види функцій, що використовується для задання функцій належності
Визначення 2: Підмножина елементів SX, для яких називається носієм (суппортом – анг. Support) нечіткої множини А і позначається наступним чином: Supp`A=. Визначення 3: Нечіткою змінною називається набір де - найменування нечіткої змінної; - область її визначення; - нечітка множина на X, що описує обмеження на можливі значення нечіткої змінної . Згідно з визначенням Л.Заде, „під лінгвістичною змінною розуміється така змінна, значеннями якої є слова і словосполучення на деякій природній або штучній мові". Формально лінгвістичну змінну можна визначити таким чином: Визначення 4. Лінгвістична змінна - це набір п'яти елементів: <Х, Т(Х), U, G, М>, де Х- ім'я змінної; Т(Х) - множина термів, тобто множина імен (позначень) лінгвістичних значень Х; U - область міркувань (the universe of discourse); G - правило (the grammer) генерації імен; M - множина семантичних правил скріплення кожного Х з тим, що воно позначає. Наприклад, для опису вартості виробу в процесі прийняття рішень скористаємося такою лінгвістичною змінною: <Вартість,Т,[500, 1200],G,M> де Т={МАЛА, НЕВЕЛИКА, СЕРЕДНЯ, ВЕЛИКА}; G-процедура вибору елементів множини Т; М - процедура експертного опитування. Для розуміння основних логічних операцій над нечіткою множиною, що виконуються в процесі логічного нечіткого виведення введемо таке визначення. Визначення 5: Трикутною Т-нормою називається функція двох змінних Т: яка задовольняє таким умовам: • Функція Т є монотонною незростаючою для двох змінних: для • Функція Т є обмеженою: Т(а,0) = 0, Т(а, 1) = а, де а,b,с,d [0,1]; • Функція Т задовольняє умові асоціативності: Т(Т(а,b),с) = Т(а,Т(b,с)); • Функція Т задовольняє умові комутативності: Т(а,b)=Т(b,а). Дію Т-норми на аргументах а і b позначаємо таким чином: . Частіше всього як функція Т використовуються такі вирази: (добуток a,b) Якщо змінними а і b є функції належності нечіткої множини А і В, тоді можемо записати таку рівність: де Т - є однією з вище представлених функцій. Визначення 6: Трикутною S-нормою називається функція двох змінних S: якщо є незростаючою і задовольняє таким умовам: • комутативності: S(а,b) = S(b,а). • асоціативності: S(S (а,b),с) - S(а,S(b,с)); • обмеженості - S(l, 1) = 1; S(а,0) = а; S(а, 1) =1; Функція S називається також конормою або нормою дуальною відносно до Т-норми. Дія S - норми на аргументах а і b позначаємо таким чином: Приклади S-норми: S(а,b) = max(а,b); S(а,b)=а + b-а * b; S(а,b) =min(1,а+b). Якщо змінними а і b є функції належності нечіткої множини А і В, тоді суму цієї множини (об'єднання) можемо записати таким чином: де S-норма є однією з вище представлених функцій. Нечіткі відношення грають фундаментальну роль в теорії нечітких множин і логіки при моделюванні складних систем, оскільки із їх допомогою виконується операція нечіткого логічного виведенння. Подібно нечіткій множині, нечітке відношення можна задати за допомогою його функції належності: де L - може бути множиною дійсних чисел, відрізком [0,1] дійсної прямої, множиною лінгвістичних змінних або повною дистрибутивною граткою. Тоді під нечітким відношенням R розуміється функціящо відображує декартовий добуток множин в L. Визначення 7: Нечітким відношенням R між множинами Х і Y називається функція де в загальному випадку передбачається, що L - це повна дистрибутивна гратка. Якщо нечіткі множини і , задані на деякій універсальній множині: а є складовими нечіткого правила „ЯКЩО Х, ТОДІ Y". Тоді нечітке відношення між множинами Х і Y представляють собою матрицю вигляду: в якій елементи, розташовані на перетині i-того рядка і j-того стовпця визначаються таким чином: Операція нечіткого логічного виведення має такий вигляд: Такий запис інтерпретується таким чином: ЯКЩО факт Х виходить з факту Y,ТО факт Х' виходить з Y', де Х, Y, Х', Y' - нечіткі множини. При цьому Y’ визначаємо за формулою: X,X’U,Y,Y’V Визначення 8: Система нечіткого виведення представляє собою сукупність таких елементів: блок введення нечіткості (fuzzification); другий блок – це основа системи – база нечітких знань, що формується спеціалістами предметної області у вигляді сукупності нечітких предикатних правил; механізм логічних виводень рішень; блок приведення до чіткості (defuzzification). Функціональна структура системи нечіткого виведення наведена на рис.4, яка в літературі називається системою Мамдані-Заде. В блоці введення нечіткості виконується перетворення множини вхідних даних , в нечітку множину А, що характеризується функцією належності .
Рисунок 4 – Функціональна структура системи нечіткого виведення
Нечітка база знань представляє собою сукупність правил “ЯКЩО <входи> - ТОДІ <вихід>”, які відображають знання експерта і його розуміння причинно-наслідкових зв’язків, що характерні для об’єкта або процесу, які моделюються. Нечітка база знань являє собою опис цих зв’язків на звичайній мові з використанням нечітких множин та лінгвістичних змінних. Визначення 9: Нечітке узагальнене правило “ modus-ponens ” визначає така схема висновку: де і , є нечіткими множинами, визначеними на X,Y – які є непустими універсальними множинами, а x і y – лінгвістичні змінні. Тоді висновок нечіткого правила може бути записаний за допомогою нечіткої імплікації таким чином: де “” означає операцію композиції. Як було вище зазначено, нечітка імплікація рівносильна деякому нечіткому відношенню з функцією належності . Тому функцію належності нечіткої множини В’ можемо знайти за такою формулою: де При цьому, в залежності від того яким чином реалізується Т-норма, формула може прийняти інший вигляд, тобто якщо Т-норма визначається як мінімум (min), тоді формула прийме такий вигляд: або виконується операція множення: Крім представленого нечіткого правила висновку “modus-ponens” в нечіткій логіці використовується узагальнене нечітке правило “ modus-tollens ”. Визначення 10: Узагальнене нечітке правило “modus-tollens”визначає наступна схема висновку: де і , є нечіткими множинами, визначеними на Х,У – які є непустими універсальними множинами, х і у – лінгвістичні змінні. Нечітка множина в схемі нечіткого висновку визначається в результаті композиції відношення: при цьому Якщо Т-норма є типу min, тоді попередня формула прийме такий вигляд В даний час відомо багато різних методів нечіткої імплікації. Розглянемо найбільш відомі з них.
Методи визначення функції належності нечіткої імплікації Нечітка імплікація типу представляє собою набір правил, що визначають спосіб розрахунку функції належності нечіткого відношення тобто на основі відомих функцій належності і нечіткої множини і . > Нечітка імплікація Mamdani: > Нечітка імплікація Zadeh: > Нечітка імплікація Larsena: > Нечітка імплікація Kleene-Dienesa: > Нечітка імплікація Lukasiewicza: > Нечітка імплікація Yager'а: > Нечітка імплікація Willmott'а: Методи приведення до чіткості Трансформація нечіткої множини в єдине точкове рішення може бути виконана декількома відомими способами. > Метод центру тяжіння області (Center of Area method = COА). Це найбільш широко використовуваний метод дефазифікації. Формула виглядає таким чином:
Спосіб визначення показаний на рисунку Рисунок 5 – Ілюстрація методу центра тяжіння області
В дискретному випадку розрахунок проводиться за формулою: > Метод максимума критерію (max criterion method). Суть цього методу полягає у виборі значення , при якому нечітка множина має максимальну ступінь належності: > Перший максимум (First-of-Maxima), Чітка величина висновку знаходиться як найменше значення, при якому досягається максимум кінцевої нечіткої множини: > Метод середнього центру (Center Average Defuzzyfication) визначає значення за такою формулою:
де є точкою, в якій функція належності приймає максимальне значення Точка називається центром нечіткої множини . На рисунку показана суть цього методу для N=2.
Рисунок 6 – Ілюстрація методу середнього центру > Метод середнього значення максимуму (mean of maximum method=MOM) На практиці частіше всього застосовуються методи середнього центру.
Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 2972; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |