- •Практична робота №1 ознайомлення з обчислювальним середовищем fuzzytech для проектування нечітких сппр
- •Теоретичні відомості
- •Завдання
- •Приклад виконання роботи
- •Практична робота №2 вибір лінгвістичних змінних та синтез баз знань нечітких сппр
- •Теоретичні відомості
- •Завдання
- •Приклад виконання роботи
- •Практична робота №3 графічні засоби візуалізації та аналізу результатів в нечітких сппр
- •Теоретичні відомості
- •Завдання
- •Приклад виконання роботи
Практична робота №2 вибір лінгвістичних змінних та синтез баз знань нечітких сппр
Мета: Ознайомитися з правилами та методами вибору лінгвістичних змінних та методами синтезу баз правил (правила нечітких продукцій), з їх апробацією при розробці проекту СППР.
Теоретичні відомості
Лінгвістичною змінною називається така змінна, значенням якої є слова та словосполучення деякої природної чи штучної мови.
Терм–множина – множина всіх можливих значень лінгвістичної змінної.
Терм – будь-який елемент терм–множини. Терм задається нечіткою множиною за допомогою функції належності.
Нечіткою базою знань – називається сукупність нечітких правил “Якщо – то”, які визначають взаємозв’язок між входами і виходами досліджуваного об’єкта.
Нечітким логічним виведенням називають процес отримання результату у вигляді нечіткої множини для поточних значень входів, використовуючи нечітку базу знань, шляхом застосування операцій над нечіткими множинами.
Системи нечіткого логічного виведення – це системи, які здатні встановлювати складні нелінійні залежності між вхідними та вихідними змінними. Вони використовуються для процесів, які є багатовимірними, нелінійними або змінними протягом часу. Системи нечіткого логічного виведення можна застосувати для роботи з важкоформалізованими та неповністю визначеними системами, оскільки для них не потрібна чітка математична модель.
Фазифікація – це процес, коли за допомогою функцій належності (ФН), визначених для вхідних змінних, визначається їх ступінь відповідності до кожного з лінгвістичних термів лінгвістичної змінної.
Дефазифікація – це процес перетворення нечіткої множини на чітке число.
Алгоритм Mamdani є найбільш поширеною моделлю нечіткого логічного виведення. Функціями належності термів вихідних лінгвістичних змінних є нечіткі числа.
Далі розглянемо один із способів створення нової лінгвістичної змінної та бази правил.
Майстер лінгвістичної змінної призначений для швидкого створення|створіння| нової лінгвістичної змінної і дозволяє встановлювати всі її основні властивості або параметри. Майстер лінгвістичної змінної реалізований у формі|у формі| послідовності діалогових вікон, кожне з яких служить для специфікації окремих властивостей новостворюваної лінгвістичної змінної.
Майстер лінгвістичної змінної може бути викликаний|спричиняти| за допомогою операції головного меню Edit/New| Variable|..., а також за допомогою відповідної операції контекстного меню редактора проекту або одночасним натисненням клавіш <Ctrl>+<V|> на клавіатурі.
Майстер блоку правил призначений для створення|створіння| нового блоку правил і дозволяє встановлювати всі його основні властивості або параметри. Майстер блоку правил також реалізований у формі|у формі| послідовності діалогових вікон, кожне з яких служить для специфікації окремих властивостей компонентів створюваного блоку правил.
Майстер блоку правил може бути викликаний|спричиняти| за допомогою операції головного меню Edit/New| Rule| Block|..., а також за допомогою відповідної операції контекстного меню редактора проекту або одночасним натисненням клавіш <Ctrl>+<R|> на клавіатурі.
