- •1.Нечеткие множества.
- •2.Основные характеристики нечетких множеств.
- •3.Логические операции над нечеткими множествами.
- •Включение AcB
- •6.Нечеткие числа: операции над нечеткими числами.
- •7.Нечеткие числа: нечеткие числа (l-r) типа.
- •8.Нечеткие отношения.
- •11.Нечеткие выводы: алгоритм Mamdani.
- •12. Нечеткие выводы: алгоритм Tsukamoto.
- •10.Свойства нечетких отношений.
- •Асимметричность:
- •13.Нечеткие выводы: алгоритм Sugeno.
- •14. Нечеткие выводы: алгоритм Larsen.
- •15.Нечеткие выводы: упрощенный алгоритм нечеткого вывода.
- •16. Нисходящие нечеткие выводы.
- •17. Понятие нечеткой (гибридной) нс.
- •18. Нечеткая нс для моделирования алгоритма Sugeno.
- •19. Нечеткая нейронная сеть для моделирования алгоритма Tsukamoto.
- •20. Нечеткая нс при композиции в предпосылках высказываний
- •21. Неопределенности в эс и проблемы порождаемые ими. Теория субъективных вероятностей.
- •22. Элементы теории вероятностей: условная вероятность, совместная вероятность, теорема Байеса.
- •23. Логический вывод в байесовской эс (априорная вероятность, апостериорная вероятность).
- •24. Распространение вероятностей в эс на основе правила Байеса. Последовательное распространение вероятностей.
- •25.Байесовские сети доверия.
- •26. Процесс рассуждения в байесовских сетях доверия. Пример построения простейшей байесовской сети доверия.
- •29. Генетический алгоритм.
- •30.Деревья решений: общие понятия и принципы построения.
- •31.Пакет прикладных программ Fuzzy Logic Toolbox: назначение, структура.
- •32.Проектирование нечеткого вывода при помощи функций командной строки пакета Fuzzy Logic Toolbox.
- •33.Проектирование нечеткого вывода при использовании графического интерфейса пользователя пакета Fuzzy Logic Toolbox. Диалоговые окна (fis Editor, Rule Editor …) и их назначение.
- •34.Структура данных системы нечеткого логического вывода в среде MatLab. Модели функций принадлежности.
- •35.Функции для работы с нечеткими множествами: newfis, addvar, addmf.
- •36.Функции для работы с нечеткими множествами: addrule, evalmf, evalfis.
- •37. Возможности и назначение anfis-редактора.
6.Нечеткие числа: операции над нечеткими числами.
Нечеткие числа – это есть н/переменные, определенные на числовой оси, то есть некоторое н/число определяется как н/м А на множестве действительных чисел R с функцией принадлежности μА(x)=[0,1], где x - действительное число, т.е. x прин. R.
Нечеткое число А нормальное, если маским зн μА(x)=1.
Множество α - уровня нечеткого числа А определяется как
Аα = {x/ μА(x)≥ α }.
Нечеткое число А унимодально, если условие μA(x) = 1 справедливо только для одной точки действительной оси.
Подмножество SA принадл R называется носителем нечеткого числа А, если S = {x/μA(x)>0}.
Нечеткое число А положительно, если x принадл SA, x>0.
Отрицательно, если x<0.
Расширенные бинарные арифметические операции (сложение, умножение и пр.) для нечетких чисел определяются через соответствующие операции для четких чисел с использованием принципа обобщения следующим образом.
Пусть
А и В - нечеткие числа, и
-
нечеткая операция, соответствующая
операции
над
обычными числами.
-
умножение
-
сумма
7.Нечеткие числа: нечеткие числа (l-r) типа.
Нечеткие числа (L-R)-типа - это разновидность нечетких чисел специального вида, т.е. задаваемых по определенным правилам с целью снижения объема вычислений при операциях над ними.
Функции принадлежности нечетких чисел (L-R)-типа задаются с помощью невозрастающих на множестве неотрицательных действительных чисел функций действительного переменного L(x) и R(x), удовлетворяющих свойствам:
а) L(-x)=L(x), R(-x)=R(x); б) L(0)=R(0).
Пусть L(y) и R(y) - функции (L-R)-типа (конкретные).
Унимодальное
нечеткое число
А с модой
а
(т.е.
A(a)=1)
c помощью L(y)
и R(y)
задается следующим образом:
г
де
а
- мода; α>0, β>0 - левый и правый
коэффициенты нечеткости (также угол
наклона).
Таким образом, при заданных L(y) и R(y) нечеткое число (унимодальное) задается тройкой А = (а, α, β).
Толерантное н/число задается четверкой параметров А = (а,b,α,β).
Н/м, которыми приходится оперировать в большинстве задач, являются как правило немодальными и нормальными. А одним из возможных методов аппроксимации унимодального н/м является апроксимации с помощью функции (L-R) типа.
8.Нечеткие отношения.
Обычным
отношением
R
на множестве Х называется некоторое
подмножество декартового произведения
X*Y.
Отсюда следует, что задать отношение R
на множестве X,
это задать все пары (х,у), которые связаны
отношением R:
x
R
y,
(x,y)
R
Если множество Х, на котором задано отношение R – конечно, то отношение может быть задано в двух формах:
в виде матрицы
||rij||
i=1..n, j=1..n
в виде графа
Отображение одного н/м в другое – нечеткая импликация (нечеткое отношение).
Операция нечеткой импликации может задаваться как припомощи соответствующей функции принадлежности, так и при помощи матрицы отношений, которая отображает одно н/м в другое.
В виде таблицы:
x=[x1,x2,x3] y=[y1,y2]
-
y1
y2
x1
0.1
0.2
x2
0.3
0.4
x3
0.1
1
В виде функциональной зависимости:
Если х и у множеству всех действит чисел, зададим x>>y
В виде графической формы:
Четкое отношение (≥, x≥y)
Нечеткое отношение (>>,x>>y)
Нечетким отношением R называется нечеткое множество, определенное на декартовом произведении XхY, которому
соответствует
функция принадлежности
.
отражает
силу зависимости между
и
.
9.Операции над нечеткими отношениями.
R1 и R2 – некоторые матрицы.
Включение:
Дополнение:
Объединение:
Пересечение:
Дизъюнктивная сумма:
Алгебраические операции:
Произведение двух отношений:
Сумма:
Получение обычного отношения ближайшего к четкому:
Композиция:
Свойства максимнной композиции:
- ассоциативна.
- дистрибутивна относительно объединения, недистрибутивна относительно пересечения.
Оп композиция можно определить различными способами:
- максимальная операция
- мини-максная операция
-
максимультипликативная композиция
Обычное подмножество α-уровня:
Проекция нечеткого отношения:
-
1ая проекция:
-
2ая проекция:
-
глобальная проекция:
Если hR =1, то н/о – нормальное, если Б1 – субнормальное.
|
y1 |
y2 |
|
x1 |
0.3 |
0.6 |
0.6 |
x2 |
1 |
0.2 |
1 |
x3 |
0 |
0.4 |
0.4 |
|
0.3 |
0.6 |
1 |
