- •Вопрос 27. Этапы создания экспертных систем для формирования решений в условиях определенности
- •Вопрос 28. Формирование решений в условиях неопределенности с помощью дерева вывода
- •Вопрос 30. Вычисление коэффициентов определенности заключений, если условия в правилах связаны союзами или
- •Вопрос 31. Понятие лингвистической переменной и функции принадлежности
- •Вопрос 32. Нечеткие высказывания трех типов.
- •Вопрос 33. Представление нечеткого высказывания с помощью функции принадлежности. Пример
- •Вопрос 34. Графическое представление функции принадлежности. Пример
- •Вопрос 37. Операция объединения нечетких множеств. Пример
- •Вопрос 38. Этапы нечеткого вывода. Пример
- •Вопрос 39. . Этапы формирования решений в условиях неопределенности с помощью нечеткого вывода
- •Вопрос 41. Процесс обучения нейронных сетей
- •Вопрос 42.Формирование решений в условиях неопределённости с помощью нейросетей.
- •Вопрос 43. Применение нейронных сетей для прогнозирования событий. Пример
- •Вопрос 45. Зависимость индивидуальной функции полезности от отношения к риску
- •Вопрос 46. Дерево решений, его применение для формирования решений. Пример
Вопрос 37. Операция объединения нечетких множеств. Пример
Нечёткое (или размытое, расплывчатое, туманное, путанное, пушистое) множество — понятие, введённое Лотфи Заде в 1965 г. в статье «Fuzzy Sets» (нечёткие множества) в журнале Information and Control [1]. Л. Заде расширил классическое канторовское понятие множества, допустив, что характеристическая функция (функция принадлежности элемента множеству) может принимать любые значения в интервале , а не только значения или
Под нечётким множеством понимается совокупность
,
где — универсальное множество, а—функция принадлежности (характеристическая функция), характеризующая степень принадлежности элемента нечёткому множеству.
Функция принимает значения в некотором линейно упорядоченном множестве. Множествоназываютмножеством принадлежностей, часто в качестве выбирается отрезок. Если, то нечёткое множество может рассматриваться как обычное, чёткое множество.
Объединением нечётких множеств иназывается наименьшее нечёткое подмножество, содержащее элементыили:
Объединение.
А В - наименьшее нечеткое подмножество, включающее как А, так и В, с функцией принадлежности:
A B(x) = max(A(x), B(x)).
Объединение двух отношений обозначается R1ÈR2 и определяется выражением:
mR1ÈR2(x,y) = mR1(x,y)Ú mR2(x,y)
Примеры:
1. Ниже изображены отношения действительных чисел, содержательно
означающие: xR1y - "числа x и y очень близкие", xR2
y - "числа x и y очень различны" и их объединение xR1ÈR
2y - "числа x и y очень близкие или очень различные".
Функции принадлежности отношений заданы на |y-x|.
mR1ÈR2(x,y) = |
|
mR1(x,y), | y - x | £a mR2(x,y), | y - x | >a |
где a - такое |y-x|, что mR1(x,y) = mR2(x,y)
2.
|
|
|
Вопрос 38. Этапы нечеткого вывода. Пример
Нечеткие правила вывода имеют вид:
«Если А есть В, то С есть D» где А есть В-условие, а С есть D-вывод
Например:- банковский процент высокий
–объёмы займа низкие ,объёмы займа минимальные
–качество инфраструктуры неудовлетворительное
Пример :1 ЕСЛИ банковский процент высокий, ТО объёмы займа низкие
2 ЕСЛИ банковский процент высокий и качество инфраструктуры неустойчиво, ТО объёмы займа минимальные
Система нечеткого вывода – это процесс получения нечетких заключений о требуемом управлении объектом на основе нечетких условий или предпосылок, представляющих собой информацию о текущем состоянии объекта.
Этот процесс соединяет в себе все основные концепции теории нечетких множеств: функции принадлежности, лингвистические переменные, методы нечеткой импликации и т.п. Разработка и применение систем нечеткого вывода включает в себя ряд этапов.