- •1. Подходы к определению понятия «система». Классификация и характеристика систем. Модель «черного ящика». Статические и динамические модели.
- •1 Класс моделей – это модели типа черного ящика.
- •2 Класс моделей – это модель состава системы.
- •3 Класс моделей – структурная схема системы.
- •2. Определение, обозначение, примеры нечеткого множества. Основные характеристики нечетких множеств.
- •3. Расширение понятия нечеткого множества
- •4. Стандартные операции над нечеткими множествами и их свойства. Расширенные операции над нечеткими множествами.
- •Стандартная функция дополнения
- •Нечеткое разбиение. (это лучше не писать!)
- •Нечеткое пересечение (fuzzy intersection).
- •Нечеткое объединение. Fuzzy union
- •5. Операции для определения различия между нечеткими множествами:
- •6. Показатели неопределенности (размытости) нечетких множеств.
- •7. Определение и свойства нечетких чисел. Декомпозиция нечеткого числа. Операции над нечеткими числами на основе интервального метода.
- •9. Определение нечетких отношений. Способы представления нечетких отношений.
- •10. Нечеткие графы. Разновидности нг. Нечеткие гиперграфы.
- •11. Операции над нечеткими отношениями. Свойства нечетких отношений. Транзитивное замыкание нечетких отношений.
- •12. Расширение понятия нечеткого отношения.
- •13. Нечеткое отношение эквивалентности, неэквивалентности, сходства, различия, предпорядка, порядка. Нечеткий гомоморфизм между нечеткими отношениями.
- •14. Понятие нечеткой переменной, понятие лингвистической переменной, логико-лингвистическая шкала.
- •15. Области применения нечетких моделей. Классификация нечетких моделей.
- •16. Определение нечеткой продукционной модели. Компоненты нечетких продукционных моделей.
- •17. Определение нечеткой продукционной модели. Компоненты нечетких продукционных моделей.
- •18. Определение нечеткой продукционной модели. Компоненты нечетких продукционных моделей. Классы операций нечеткой импликации. Критерии оценки нечеткой импликации
- •19. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Формирование нечетких (простых и составных) высказываний в предпосылках и заключениях правил.
- •20. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Классификация лингвистических продукционных правил.
- •21. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Классификация нечетких продукционных правил с заключениями в виде четких значений или функций.
- •22. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Типы структур базы нечетких продукционных правил (siso-, miso-, mimo-структуры).
- •24. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Каскадное соединение баз нечетких продукционных правил.
- •25. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Обеспечение полноты и непротиворечивости базы нечетких правил.
- •26. Основные компоненты нечетких продукционных моделей.
- •27. Алгоритмы нечеткого вывода Мамдани, Ларсена
- •27. Алгоритмы нечеткого вывода Цукамото, Такаги–Сугено.
22. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Типы структур базы нечетких продукционных правил (siso-, miso-, mimo-структуры).
Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил:
Сформировать простые нечеткие высказывания в предпосылках и заключениях правил;
Сформировать составные нечеткие высказывания в предпосылках и заключениях правил;
Выбрать тип нечетких продукционных правил;
Задать структуру базы нечетких правил;
Обеспечить полноту и непротиворечивость правил в базе.
Структура нечетких правил зависит от количества входных и выходных переменных, в связи с этим структура может быть:
SISO – Single Input, Single Output
MISO – Multi Input, Single Output
MIMO – Multi Input, Multi Output
23. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Способы деления пространства предпосылок нечетких продукционных правил.
Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил:
Сформировать простые нечеткие высказывания в предпосылках и заключениях правил;
Сформировать составные нечеткие высказывания в предпосылках и заключениях правил;
Выбрать тип нечетких продукционных правил;
Задать структуру базы нечетких правил;
Обеспечить полноту и непротиворечивость правил в базе.
Способы деления пространства предпосылок нечетких продукционных правил.
Если множество входных переменных xj (j=1..m) для правил MISO структуры являются независимыми, то пространство может быть разделено одномерными функциями принадлежностей.
x 1, x2 (определенных на множествах X1 и X2). Функции принадлежности должны пересекаться на уровне не ниже 0.5, что характеризует степень уверенности в правилах. Если перекрытие произошло на уровне ниже 0.5, этого лучше избежать.
Пространство делится на гиперкубы, каждый из которых является декартовым произведением соответствующих нечетких множеств. При этом правила формируются таким образом, что бы получить все возможные комбинации.
Если размерность пространства входных признаков =m и по каждому задано kj термов xj, то общее количество правил будет равно . Существует много способов сокращения числа правил. Основанием для комбинирования нескольких правил, если для всех сочетаний предпосылок одно заключение.
Один из способов заключается в комбинировании конъюнкции, дизъюнкции и дополнения над одноименными функциями принадлежности.
Пути сокращения числа правил:
Использование многомерных функций принадлежности.
Второй путь сокращения числа правил это каскадирование нечетких моделей.
24. Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил. Каскадное соединение баз нечетких продукционных правил.
Основные задачи создания базы нечетких продукционных правил:
Сформировать простые нечеткие высказывания в предпосылках и заключениях правил;
Сформировать составные нечеткие высказывания в предпосылках и заключениях правил;
Выбрать тип нечетких продукционных правил;
Задать структуру базы нечетких правил;
Обеспечить полноту и непротиворечивость правил в базе.
Если MISO
Если для каждой – 5 правил – 53 = 125 (5 – количество термов, 3 – количество входных переменных)
При каскадировании:
В данном случае число правил составит 52+52=50
Недостаток такого способа – формализация промежуточных выводов сложна.
БНП- база непротиворечивых равил