Добавил:
при поддержке музыки группы Anacondaz Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Курило_ЛабРаб7.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
16.05.2025
Размер:
148.73 Кб
Скачать

5 Выводы

В ходе лабораторной работы были построены система, выполняющая классификацию объектов базы данных, разработана программная реализация метода и представлены наглядное применение метода на заранее подготовленной базе данных. В результате работы была получена классификация данных таблицы деталей.

Контрольные вопросы

1. Что такое нечеткая логика?  

Нечёткая логика — это математическая теория, которая позволяет работать с нечёткими данными и принимать нечёткие решения на основе нечетких правил.  

2. Что такое ФП (функция принадлежности)?  

Функция принадлежности (ФП) — это функция, которая определяет, насколько элемент принадлежит заданному множеству. Она используется в нечёткой логике для описания степени принадлежности элемента к нечёткому множеству. 

3. Из чего состоит нечеткое множество?  

Нечёткое множество состоит из элементов, каждый из которых имеет степень принадлежности к множеству в интервале от 0 до 1.  

4. Приведите пример функций принадлежности, какими уравнениями задаются графики данных функций?  

• Треугольная функция принадлежности:  

График функции представляет собой треугольник с вершиной в заданной точке и основанием между двумя другими заданными точками. Уравнение:  

• Гауссова функция принадлежности:  

График функции представляет собой колоколообразную кривую. Уравнение: 

• Кусочно-линейная функция принадлежности:  

График функции представляет собой линейные сегменты, соединенные в заданных точках.  

Уравнение:  

5. Для чего нужна таблица правил? 

Таблица правил используется для описания логических правил, по которым принимаются решения в нечеткой логике. В таблице правил указываются условия и соответствующие им действия или выводы.  

6. Назовите шаги для осуществления нечеткого логического вывода?

Шаги для осуществления нечеткого логического вывода:  

  • Фаззификация: преобразование входных данных из исходной области в нечеткие значения.  

  • Применение нечетких правил: применение логических правил к нечетким входным данным для получения нечетких выводов.

  • Агрегирование: объединение нечетких выводов из разных правил для получения единого результата.  

  • Дефаззификация: преобразование нечеткого вывода в четкое значение в выходной области.  

7. Назовите основные алгоритмы осуществления нечеткого вывода.

Основные алгоритмы осуществления нечеткого вывода:  

  • Mamdani  

  • Tsukamoto  

  • Sugeno  

  • Larsen 

Соседние файлы в предмете Интеллектуальные базы данных