Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
Топ:
Основы обеспечения единства измерений: Обеспечение единства измерений - деятельность метрологических служб, направленная на достижение...
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Интересное:
Как мы говорим и как мы слушаем: общение можно сравнить с огромным зонтиком, под которым скрыто все...
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Дисциплины:
2022-10-10 | 48 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Нечеткое правило логического вывода представляет собой упорядоченную пару (A, B), где A – нечеткое подмножество пространства входных значений X, а B – нечеткое подмножество пространства выходных значений Y.
Нечеткие правила вывода образуют базу правил. В нечеткой экспертной системе все правила работают одновременно, причем степень их влияния на выход может быть различной.
Процесс обработки нечетких правил вывода в экспертной системе состоит из 4 этапов:
1. Вычисление степени истинности левых частей правил (между "если" и "то") – определение степени принадлежности входных значений нечетким подмножествам, указанным в левой части правил вывода.
2. Модификация нечетких подмножеств, указанных в правой части правил вывода (после "то"), в соответствии со значениями истинности, полученными на первом этапе.
3. Объединение (суперпозиция) модифицированных подмножеств.
4. Скаляризация результата суперпозиции – переход от нечетких подмножеств к скалярным значениям.
Для определения степени истинности левой части каждого правила нечеткая экспертная система вычисляет значения функций принадлежности нечетких подмножеств от соответствующих значений входных переменных. Например, для правила определяется степень вхождения конкретного значения переменной цена в нечеткое подмножество велика. Указанной степени вхождения переменной в подмножество можно поставить в соответствие истинность предиката "цена велика". К вычисленным значениям истинности могут применяться логические операции.
Полученное значение истинности используется для модификации нечеткого множества, указанного в правой части правила. Для выполнения такой модификации используют один из двух методов: "минимума" (correlation-min encoding) и "произведения" (correlation-product encoding). Первый метод ограничивает функцию принадлежности для множества, указанного в правой части правила, значением истинности левой части (рис. 2.2.1).
|
В методе "произведения" значение истинности левой части используется как коэффициент, на который умножаются значения функции принадлежности (рис. 2.2.2). Результатом выполнения правила является нечеткое множество.
Рисунок 2.2.1- Нечеткое множество correlation-min encoding
Рисунок 2.2.2- Нечеткое множество correlation-product encoding
Выходы всех правил вычисляются нечеткой экспертной системой отдельно. При этом в правой части некоторых правил может быть указана одна и та же нечеткая переменная. Для определения обобщенного результата необходимо учитывать все правила. С этой целью система производит суперпозицию нечетких множеств, связанных с каждой из таких переменных. Эта операция называется нечетким объединением правил вывода.
Суперпозиция функций принадлежности нечетких множеств в случае метода “MaxCombination” определяется следующим образом:
Суть метода суперпозиции “SumCombination” состоит в суммировании значений всех функций принадлежности.
Рисунок 2.2.3 - Метод “MaxCombination”
Рисунок 2.2.4 - Метод “SumCombination”
Конечный этапом обработки базы правил вывода является переход от нечетких значений к конкретным скалярным значениям. Процесс преобразования нечеткого множества в единственное значение называется "скаляризацией" или "дефазификацией" (defuzzification). Чаще всего в качестве такого значения используется "центр тяжести" функции принадлежности нечеткого множества (centroid defuzzification method). Выражения для определения значения X 0 в случае непрерывной и дискретной функции принадлежности имеют вид.
Рисунок 2.2.5 - Процесс преобразования нечеткого множества в единственное значение
Рисунок 2.2.6 - Процесс преобразования нечеткого множества в единственное значение
|
Другим распространенным подходом скаляризации является использование максимального значения функции принадлежности. Следует отметить, что выбор методов суперпозиции и секуляризации осуществляется в каждом конкретном случае в зависимости от желаемого поведения нечеткой экспертной системы.
|
|
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!