Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Теория приближенных вычисленийСодержание книги
Поиск на нашем сайте Основное понятие нечёткой логики в широком смысле — нечёткое множество, определяемое при помощи обобщенного понятия характеристической функции. Затем вводятся понятия объединения, пересечения и дополнения множеств (через характеристическую функцию; задать можно различными способами), понятие нечёткого отношения, а также одно из важнейших понятий — понятие лингвистической переменной. Вообще говоря, даже такой минимальный набор определений позволяет использовать нечёткую логику в некоторых приложениях, для большинства же необходимо задать ещё и правило вывода (и оператор импликации).
При формализации знаний достаточно часто встречаются качественные знания, например, высокая температура при гриппе, слабое свечение нити накаливания, молодой дипломат и т.д. Для формального представления таких качественных знаний американский математик, профессор информатики в Университете в Беркли (Калифорния) Лофти А.Заде предложил в 1965 году в журнале «Information and Control» формальный аппарат нечеткой (fuzzy) логики. Лофти А.Заде (Lotfi Askar Zadeh) родился 4 февраля 1921г в Баку,. откуда семья в 1932 году преехала в Иран, где на протяжении 8 лет учился в Американском колледже Тегерана (впоследствии известном как Alborz[en] — миссионерской пресвитерианской школе с персидским языком обучения), затем на электроинженерном факультете в Тегеранском университете (окончил в 1942 году). После окончания университета в июле 1944 года переехал в Соединенные Штаты и в сентябре поступил в Массачусетский технологический институт (получил диплом магистра в области электрической инженерии в 1946 году). Родители Лотфи Заде в это время жили в Нью-Йорке (мать работала врачом), где он поступил в аспирантуру Колумбийского университета, а после защиты диссертации в 1949 году остался там же ассистентом на инженерном отделении. С 1959 года работает в Калифорнийском университете (Беркли). Лофти Заде рассказывал: «Большая часть знаний, которые мы храним в своём мозгу, неточные. «Джон - старый, а Джейн - молодая». «Майкл живёт около Беркли». «Большинство богатых людей имеют несколько автомобилей». Мы всегда говорим так, но ясно ли из этих фраз, сколько лет Джону и Джейп, каково расстояние от дома Майкла до нашего университета в Беркли, а также, что означают слова «большинство», «несколько», «богатый»? В то же время машины, на которые мы возлагаем сегодня все наши надежды, должны как-то воспринять смысл подобных чисто человеческих высказываний. Вот потому я и пытаюсь разрабатывать свою «размытую логику», которая теперь, мне кажется, превращается уже в теорию приближённых рассуждений, - говорил Лофти Заде и один за другим демонстрировал графики и таблицы, содержавшие ответы на поставленные им в начале доклада вопросы. Вот «кривая молодости». Согласно ей человек молод всю свою жизнь, но только с разным коэффициентом: с единицей в двадцать лет, 0,9 в двадцать пять, 0,8 в тридцать, 0,6 в сорок. Итак, если «Джейн - молодая», то машина знает теперь, что, скажем двадцать восемь лет ей следует считать с вероятностью 0,86. Когда в тексте встречается слово «очень», машина сразу возведёт коэффициент в квадрат, а на сказанное мимоходом «более или менее» отреагирует тем, что извлечёт квадратный корень. Чуть сложнее, но в принципе так же поступит она с «Очень Большим Домом», - здесь, п
Пусть E - универсальное множество, x - элемент E, а R - определенное свойство. Обычное (четкое) подмножество N универсального множества E, элементы которого удовлетворяют свойство R, определяется как множество упорядоченной пары N = {mN (х)/х}, где mN(х) - характеристическая функция, принимающая значение 1, когда x удовлетворяет свойство R, и 0 - в другом случае. Нечеткое подмножество отличается от обычного тем, что для элементов x из E нет однозначного ответа "нет" относительно свойства R. В связи с этим, нечеткое подмножество N универсального множества E определяется как множество упорядоченных пар N = {μN(x)/x}, где μN(x) - характеристическая функция принадлежности (или просто функция принадлежности), принимающая значение в некотором упорядоченном множестве M (например, M = [0,1]). Функция принадлежности указывает степень (или уровень) принадлежности элемента x к подмножеству N. Множество M называют множеством принадлежностей. Если M = {0,1}, тогда нечеткое подмножество N может рассматриваться как обычное или четкое множество. Таким образом, нечеткое множество N можно записать как nN = Σ(μ(Xi) / Xi), i=1где Xi - i-е значение базовой шкалы, а знак " Σ" не является обозначением операции сложения, а имеет смысл объединения. Характеристическая функция Для пространства рассуждения
Функция принадлежности
Нечёткое множество и классическое, четкое (crisp) множество
|
||
|
Последнее изменение этой страницы: 2017-01-20; просмотров: 629; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.217.128 (0.006 с.) |