Нечітка логіка — математичні основи, математичний апарат. Семантичний конспект розділу | Портал знань, портал знаний, дистанційне навчання

1. Нечеткий логический вывод [Центральне поняття розділу]

Нечеткий логический вывод — Основой для его проведения является база правил, содержащая нечеткие высказывания в форме "Если-то" и функции принадлежности для соответствующих лингвистических термов

Нечеткий логический вывод — Включает четыре этапа: введение нечеткости (фазификация), нечеткий вывод, композиция и приведение к четкости, или дефазификация

2. Схема нечеткого вывода по Мамдани

↑

Схема нечеткого вывода по Мамдани — Рисунок графически показывает процесс нечеткого вывода по Мамдани для двух входных переменных и двух нечетких правил R1 и R2

Схема нечеткого вывода по Мамдани :

3. Результат нечеткого вывода

↑

Результат нечеткого вывода — Четкое значение переменной y^* на основе заданных четких значений x_k , k=1..n

4. Система нечеткого логического вывода

↑

Система нечеткого логического вывода :

5. Нечеткие нейронные сети

↑

Нечеткие нейронные сети — Fuzzy-neural networks

Нечеткие нейронные сети — Осуществляют выводы на основе аппарата нечеткой логики, однако параметры функций принадлежности настраиваются с использованием алгоритмов обучения НС

Нечеткие нейронные сети — Для подбора параметров тут применим метод обратного распространения ошибки, изначально предложенный для обучения многослойного персептрона

6. Адаптивные нечеткие системы

↑

Адаптивные нечеткие системы — Adaptive fuzzy systems

Адаптивные нечеткие системы — Подбор параметров нечеткой системы здесь производится в процессе обучения на экспериментальных данных

7. Нечеткая переменная

↑

Нечеткая переменная — Описывается набором (N,X,A), где N это название переменной, X универсальное множество (область рассуждений), A нечеткое множество на X

8. Лингвистическая переменная

↑

Лингвистическая переменная — Находится на более высоком уровне, чем нечеткая переменная

Лингвистическая переменная — Состоит из:

названия;

множества своих значений, которое также называется базовым терм-множеством T. Элементы базового терм-множества представляют собой названия нечетких переменных;

универсального множества X;

синтаксического правила G, по которому генерируются новые термы с применением слов естественного или формального языка;

семантического правила P, которое каждому значению лингвистической переменной ставит в соответствие нечеткое подмножество множества X.

9. Нечеткая логика

↑

Нечеткая логика — Fuzzy logic

Нечеткая логика — Обобщение классической классической формальной логики

Нечеткая логика — Получила признание после того как в 1988 году экспертная система на основе нечетких правил для прогнозирования финансовых индикаторов единственная предсказала биржевой крах