Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Какие алгоритмы нечеткого вывода Вы знаете? Стр 57





Алгоритм Мамдани (Mamdani). Алгоритм Мамдани является одним из первых, который нашел применение в системах нечеткого вывода. Он был предложен в 1975 г. Английским математиком Е. Мамдани (Ebrahim Mamdani) в качестве метода для управления паровым двигателем. По своей сути этот алгоритм порождает рассмотренные выше этапы, поскольку в наибольшей степени соответствует их параметрам.

Формально алгоритм Мамдани может быть определен следующим образом.

- Формирование базы правил систем нечеткого вывода. Особенности формирования базы правил совпадают с рассмотренными выше при описании данного этапа.

- Фаззификация входных переменных. Особенности фаззификации совпадают с рассмотренными выше при описании данного этапа.

- Агрегирование подусловий в нечетких правилах продукций. Для нахождения степени истинности условий каждого из правил нечетких продукций используются парные нечеткие логические операции. Те правила, степень истинности условий которых отлична от нуля, считаются активными и используются для дальнейших расчетов.

- Активизация подзаключений в нечетких правилах продукций. Осуществляется по формуле (6.4), при этом для сокращения времени вывода учитываются только активные правила нечетких продукций.

- Аккумуляция заключений нечетких правил продукций осуществляется по формуле объединения нечетких множеств, соответствующих термам подзаключений, относящихся к одним и тем же выходным лингвистическим переменным.

- Дефаззификация выходных переменных. Традиционно используется метод центра тяжести в форме (1.16).

 

Алгоритм Цукамото (Tsukamoto). Формально алгоритм Цукамото может быть определен следующим образом.

- Формирование базы правил систем нечеткого вывода. Особенности формирования базы правил совпадают с рассмотренными выше при описании данного этапа.

- Фаззификация входных переменных. Особенности фаззификации совпадают с рассмотренными выше при описании данного этапа.

- Активизация подзаключений в нечетких правилах продукций. Осуществляется использованием формулы (1.12), посредством чего находится совокупность нечетких множеств: , где q— общее количество подзаключений в базе правил.

- Аккумуляция заключений нечетких правил продукций. Осуществляется по формуле объединения нечетких множеств, соответствующих термам подзаключений, относящихся к одним и тем же выходным лингвистическим переменным.

- Дефаззификация выходных переменных. Может использоваться любой из рассмотренных выше методов дефаззификации.

Алгоритм Сугено (Sugeno). Формально алгоритм Сугено, предложенный Сугено и Такаги, может быть определен следующим образом.

- Формирование базы правил систем нечеткого вывода. В базе правил используются только правила нечетких продукции в форме:

 

ПРАВИЛО<#>:ЕСЛИ“ есть ”И“ есть ”ТО“ ”. (1.20)

 

Здесь - некоторые весовые коэффициенты. При этом значение выходной переменной w в заключении определяется как некоторое действительное число.

- Фаззификация входных переменных. Особенности фаззификации совпадают с рассмотренными выше при описании данного этапа.

- Агрегирование подусловий в нечетких правилах продукций. Для нахождения степени истинности условий всех правил нечетких продукций, как правило, используется логическая операция min – конъюнкции. Те правила, степень истинности условий которых отлична от нуля, считается активными и используются для дальнейших расчетов.

- Активизация подзаключений в нечетких правилах продукций. Во-первых, с использованием метода (1.12) находятся значения степени истинности всех заключений правил нечетких продукций. Во-вторых, осуществляется расчет обычных (не нечетких) значений выходных переменных каждого правила. Это выполняется с использованием формулы для заключения (1.20), в которую вместо и подставляются значения входных переменных до этап фаззификации. Тем самым определяются множество значений и множество значений выходных переменных , где n— общее количество правил в базе правил.

- Аккумуляция заключений нечетких правил продукций. Фактически отсутствует, поскольку расчеты осуществляются с обычными действительными числами .

- Дефаззификация выходных переменных. Используется модифици-рованный вариант в форме метода центра тяжести для одноточечных множеств.

Упрощенный алгоритм нечеткого вывода. Формально упрощенный алгоритм может быть определен следующим образом.

Формирование базы правил систем нечеткого вывода. В базе правил используются только правила нечетких продукции в форме:

 

ПРАВИЛО <#>: ЕСЛИ “ есть ” И “ есть ” ТО “ ”. (1.21)

 

Здесь - некоторое действительное число.

Фаззификация входных переменных. Особенности фаззификации совпадают с рассмотренными выше при описании данного этапа.

- Агрегирование подусловий в нечетких правилах продукций. Для нахождения степени истинности условий всех правил нечетких продукций, как правило, используется логическая операция min – конъюнкции. Те правила, степень истинности условий которых отлична от нуля, считается активными и используются для дальнейших расчетов.

- Активизация подзаключений в нечетких правилах продукций. Осуществляется с использованием метода (1.13), посредством чего находятся значения степеней истинности всех заключений правил нечетких продукций где n— общее количество правил в базе правил.

- Аккумуляция заключений нечетких правил продукций. Фактически отсутствует, поскольку расчеты осуществляются с обычными действительными числами .

- Дефаззификация выходных переменных. Используется модифицированный вариант в форме метода центра тяжести для одноточечных множеств.

При решении практических задач нечетких задач нечеткого моделирования могут одновременно использоваться несколько алгоритмов нечеткого вывода с целью получения наиболее адекватных результатов. Ниже рассматриваются примеры применения некоторых из этих алгоритмов в задачах нечеткого управления.

 







Дата добавления: 2015-09-06; просмотров: 1610. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...


ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...


Теория усилителей. Схема Основная масса современных аналоговых и аналого-цифровых электронных устройств выполняется на специализированных микросхемах...

Пункты решения командира взвода на организацию боя. уяснение полученной задачи; оценка обстановки; принятие решения; проведение рекогносцировки; отдача боевого приказа; организация взаимодействия...

Что такое пропорции? Это соотношение частей целого между собой. Что может являться частями в образе или в луке...

Растягивание костей и хрящей. Данные способы применимы в случае закрытых зон роста. Врачи-хирурги выяснили...

Значення творчості Г.Сковороди для розвитку української культури Важливий внесок в історію всієї духовної культури українського народу та її барокової літературно-філософської традиції зробив, зокрема, Григорій Савич Сковорода (1722—1794 pp...

Постинъекционные осложнения, оказать необходимую помощь пациенту I.ОСЛОЖНЕНИЕ: Инфильтрат (уплотнение). II.ПРИЗНАКИ ОСЛОЖНЕНИЯ: Уплотнение...

Приготовление дезинфицирующего рабочего раствора хлорамина Задача: рассчитать необходимое количество порошка хлорамина для приготовления 5-ти литров 3% раствора...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия