- •Составители: с. П. Соколова, е. А. Кузьмина
- •Содержание
- •Лабораторная работа № 1. Работа в системе matlab
- •1. Методические указания
- •1. Структура и возможности пакета
- •2. Структура данных системы нечеткого вывода
- •4. Порядок выполнения работы
- •3. Разработка нечеткой системы типа Мамдани
- •3.1. Процесс нечеткого вывода
- •3.2. Алгоритм Мамдани (Mamdani)
- •Лабораторная работа № 3. Нечеткая модель оценивания финансовой состоятельности клиентов
- •1.1. Содержательная постановка задачи оценивания финансовой состоятельности клиентов
- •1.2. Нечеткая модель оценивания финансовой состоятельности клиентов
- •1.3. Фаззификация входных и выходных переменных
- •1.4. Формирование базы правил систем нечеткого вывода
- •1.5. Построение нечеткой модели средствами Fuzzy Logic Toolbox и анализ полученных результатов
- •Лабораторная работа № 4. Нечеткая система для анализа и прогнозирования валютных цен на финансовом рынке
- •2. Порядок выполнения работы
- •3. Оформление отчета
- •4. Рекомендованная литература
- •Лабораторная работа № 5. Работа с точечными, многомерными данными в системе matlab
- •1. Деловая графика в системе matlab
- •2. Основные действия над точечными матрицами в системе matlab
- •3. Основные действия над интервальными матрицами
- •4. Многомерные матрицы (массивы)
- •5. Сингулярное разложение многомерной матрицы
- •6. Порядок выполнения работы
- •7. Оформление отчета
- •8. Контрольные вопросы
- •9. Рекомендованная литература
- •Лабораторная работа № 6. Построение интеллектуального модуля симулятора для анализа динамики фондового рынка
- •1. Технический анализ в оценке динамики фондового рынка
- •2. Симулятор для оценивания динамики фондового рынка
- •2.1. Формирование обучающих классов
- •2.2. Формирование таблицы индикаторов на основе «японские свечи»
- •2.3. Формирование многомерной таблицы с различными периодами наблюдений
- •. Формирование многомерной интервальной матрицы индикаторов
- •3. Порядок выполнения работы:
- •4. Контрольные вопросы
- •5. Рекомендованная литература
3. Основные действия над интервальными матрицами
Современный интервальный анализ и интервальные методы первоначально возникли как средство автоматического учёта ошибок округлений при счёте на ЭВМ с конечной точностью представления чисел. Однако идеи, положенные в основу этого научного направления, оказались гораздо шире чисто «округленческих» приложений. Интервальные подходы и модели получили чрезвычайно плодотворное применение как язык описания некоторого особого класса неопределённостей, — так называемых ограниченных по амплитуде неопределённостей (соответствующие английские термины — bounded disturbances, bounded error approach и т.п.).
Интервалом [a,b] вещественной оси R называется множество всех чисел расположенных между a и b, включая сами эти числа a и b, т.е. [a,b]x Ra x b .
При этом a и b называются концами интервала [a,b], левым и правым соответственно [9].
Универсальная вычислительная система INTLAB представляет собой интервальное расширение для универсальной вычислительной системы MATLAB, поддерживающая операции с действительными и комплексными интервалами, интервальными матрицами и векторами. Универсальная вычислительная система INTLAB позволяет производить все действия интервальной арифметики для интервальных чисел и матриц.
Установка системы INTLAB
Папка INTLAB должна быть скопирована в каталог matlabroot\toolbox\. Для того, чтобы воспользоваться функциями системы INTLAB, необходимо запустить файл startintlab:
tempDirection = matlabroot
v =cd(uigetdir(strcat(tempDirection,'\toolbox\'),'MATLAB Toolbox Directory'))
startintlab;
cd(v);
Ниже представлены некоторые операторы системы INTLAB:
x = infsup(a,b) — создает интервал x с нижней и верхней границами, равными a,b соответственно, т.е. x=[a,b];
X=infsup(A,B) — создает интервальную матрицу X, границы элементов которой представляются элементами матриц A и B соответственно, т.е. xij=[aij,bij];
X=inf(A) — создает точечную матрицу X, составленную из нижних границ элементов интервальной матрицы A, т.е.
X=sup(A) — создает точечную матрицу X, составленную из верхних границ элементов интервальной матрицы A, т.е.
X=mid(A) — создает точечную матрицу X, составленную из центров элементов интервальной матрицы
,
т.е. xij=mid(aij);X=rad(A) — создает точечную матрицу X, составленную из радиусов элементов интервальной матрицы A, т.е. xij=rad(aij);
intvalinit(‘DisplayInfSup’) — переключает представление интервалов по нижней и верхней границам.
Арифметические операции с интервальными числами и матрицами имеют синтаксис, аналогичный синтаксису MATLAB.
Сингулярное разложение интервальной матрицы осуществляется при помощи градиентного алгоритма [10], файл mainIntSingVal.p. Для того чтобы получить сингулярное разложение интервальной матрицы, необходимо ознакомиться с документацией данной функции (например, при помощи команды help mainIntSingVal), вызвать данную функцию, передавая ей соответствующие параметры.
