![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Теоретическая
- •Виды объектов с точки зрения их системного модельного представления
- •Примеры обобщающих понятий видов объектов
- •Виды формального (математического) аппарата для описания, анализа и синтеза объектов (систем)
- •2. Аппарат детерминированного описания (детерминированности)
- •Виды математического аппарата
- •2.1. Вероятностный аппарат (2)
- •Виды математического аппарата
- •Виды математического аппарата
- •4. Аппарат нечеткого описания объектов
- •4. Аппарат нечеткого и грубого описания объектов
- •Варианты понимания неполноты надных и знаний об объекте
- •Виды теорий, ориентированных на описание объектов в условиях неполноты надных
- •Сравнение теорий неопределенности
- •Соответствие между физическими и математическими объектами
- •5. Аппарат экспертного описания объектов
- •6. Аппарат фракталов и динамического хáоса
- •6.2. Примеры детерминированных алгоритмов построения фрактала
- •Примеры динамического хáоса
- •Теория автоматов
- •Задачи теории автоматов:
4. Аппарат нечеткого и грубого описания объектов
/Предпосылки практического применения – в тех случаях, когда нельзя построить объективную меру возможности появления какого-то значения исследуемой величины, принадлежности этого значения определенному множеству значений, но можно субъективно допустить, что любое значение (как элемент множества всех возможных или рассматриваемых значений) может принадлежать ему с определенной степенью предпочтения с учетом реальности в данных конкретных условиях, когда работают с недостаточно определенными качественными переменными, понятиями/
Пусть Х – универсальное множество всех возможных значений некоторой рассматриваемой физической величины, х – конкретное значение из этого множества.
Вероятностное
множество А
на Х есть совокупность пар
,
где
– вероятность принадлежности
к множеству А. Она определяется по закону
распределения вероятностей.
Нечеткое множество
А
на Х есть совокупность пар
,
где
– функция принадлежности, характеризующая
степень принадлежности
к А.
В основе нечетких методов лежит понятие лингвистической переменной – такой, которая выражается не числом, а словом на естественном языке. Грубое множество (аналог интервала в числовом множестве) – множество заданное нижней и верхней аппроксимациями. Нижняя аппроксимация включает те определенные элементы множества, которые точно соответствуют неопределенному понятию. |
|
|
Верхняя аппроксимация – те, которые возможно ему соответствуют.
Варианты понимания неполноты надных и знаний об объекте
|
ПОНЯТИЕ |
АППАРАТ |
1. |
Неточность (погрешности, ошибки в значениях) |
Теория вероятностей, теория погрешностей ошибок, теория интервального анализа |
2. |
Неопределенность (неуверенность, неизвестность истинности) |
Логики, в том числе многозначные |
3. |
Нечеткость /расплывчатость/ (субъективность принадлежности элементов множеству) |
Теория нечетких и грубых множеств и логик; теория возможностей |
4. |
Незнание (отсутствие априорных сведений, модельных представлений об объекте, их характеристик, алгоритмов анализа и т.п.) |
Разведочный и интеллектуальный анализы, вариативное модельное моделирование и т.д. |
5. |
Нерепрезентативность надных (не весь или недостаточный, малый объем «надных», пропуски, сбои, выбросы, промахи и т.п.) |
Специальные методы (восстановление пропусков, устранение выбросов, фильтрация помех, сглаживание, предварительная обработка, работа с малыми выборками, цензурирование, винзорирование) |
6. |
Неучтенность (не учитывается внешнее окружение, внутренняя среда, условия функционирования объекта и экспериментирования с ним, важные внешние и внутренние влияющие и мешающие факторы,…) |
Робастные, устойчивые, инвариантные и т.п. методы; системное представление |
Виды теорий, ориентированных на описание объектов в условиях неполноты надных
Согласны ли Вы с данной таблицей1? Предложите Ваш вариант.