98255

Отличие нечеткой логики от традиционной логики

Реферат

Логика и философия

В нечеткой логике в отличие от классической вместо величин истина и ложь используется величина степень истинности принимающая любые значения из бесконечного множества от 0 до 1 включительно. Нечеткие множества Пусть E - универсальное множество x - элемент E а R - определенное свойство.

Русский

2015-10-30

52.5 KB

3 чел.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Волгодонский инженерно-технический  институт –

филиал  федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего       профессионального образования «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

(ВИТИ НИЯУ МИФИ)

ФАКУЛЬТЕТ  Атомной энергетики и управления

КАФЕДРА   Информационных и управляющих систем

НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ  Системный анализ и управление

РЕФЕРАТ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ  Теория принятия решений в условиях неопределенности

ВЫПОЛНИЛ МАГИСТРАНТ

Пестова Ольга Александровна,   гр.  САУ-14-ДМ                                                             .

фамилия, имя, отчество, группа, подпись

 

ПРИНЯЛ ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

Виниченко Михаил  Юрьевич, к.т.н., доцент                                                                    .                           фамилия, имя, отчество, ученая степень, ученое звание, должность, подпись

Волгодонск

2015

Отличие нечеткой логики от традиционной логики

В нечеткой логике, в отличие от классической, вместо величин истина и ложь используется величина степень истинности, принимающая любые значения из бесконечного множества от 0 до 1 включительно. Следовательно логические операции уже нельзя представить таблично. В нечеткой логике они задаются фукнциями.

Нечеткая логика (fuzzy logic) - это надмножество классической булевой логики. Она расширяет возможности классической логики, позволяя применять концепцию неопределенности в логических выводах. Употребление термина "нечеткий" применительно к математической теории может ввести в заблуждение. Более точно ее суть характеризовало бы название "непрерывная логика". Аппарат нечеткой логики столь же строг и точен, как и классический, но вместе со значениями "ложь" и "истина" он позволяет оперировать значениями в промежутке между ними. Говоря образно, нечеткая логика позволяет ощущать все оттенки окружающего мира, а не только чистые цвета.

Использование нечеткой логики принципиально упрощает решение многих задач. Во-первых, значительно проще и понятнее математический аппарат решения этих задач. Во-вторых, гораздо легче создать механизм адаптации подобной системы к изменяющимся входным параметрам. В-третьих, появляется возможность оперирования не только собственно значениями данных, но и степенью их достоверности.

Перечислим преимущества fuzzy-систем по сравнению с другими:

возможность оперировать нечеткими входными данными: например, непрерывно изменяющиеся во времени значения (динамические задачи), значения, которые невозможно задать однозначно (результаты статистических опросов, рекламные компании и т.д.);

возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения: оперирование критериями "большинство", "возможно", преимущественно" и т.д.;

возможность проведения качественных оценок как входных данных, так и выходных результатов: вы оперируете не только значениями данных, но и их степенью достоверности (не путать с вероятностью!) и ее распределением;

возможность проведения быстрого моделирования сложных динамических систем и их сравнительный анализ с заданной степенью точности: оперируя принципами поведения системы, описанными fuzzy-методами, вы во-первых, не тратите много времени на выяснение точных значений переменных и составление описывающих уравнений, во-вторых, можете оценить разные варианты выходных значений.

Нечеткие множества

Пусть E - универсальное множество, x - элемент E, а R - определенное свойство. Обычное (четкое) подмножество A универсального множества E, элементы которого удовлетворяют свойство R, определяется как множество упорядоченной пары A = {A (х)/х}, где A(х) - характеристическая функция, принимающая значение 1, когда x удовлетворяет свойство R, и 0 - в другом случае.

Нечеткое подмножество отличается от обычного тем, что для элементов x из E нет однозначного ответа "нет" относительно свойства R. В связи с этим, нечеткое подмножество A универсального множества E определяется как множество упорядоченной пари A = {A(х)/х}, где A(х) - характеристическая функция принадлежности (или просто функция принадлежности), принимающая значение в некотором упорядоченном множестве M (например, M = [0,1]).

Функция принадлежности указывает степень (или уровень) принадлежности элемента x к подмножеству A. Множество M называют множеством принадлежностей. Если M = {0,1}, тогда нечеткое подмножество A может рассматриваться как обычное или четкое множество.

Рассмотрим множество X всех чисел от 0 до 10. Определим подмножество A множества X всех действительных чисел от 5 до 8.

A = [5,8]

Покажем функцию принадлежности множества A, эта функция ставит в соответствие число 1 или 0 каждому элементу в X, в зависимости от того, принадлежит данный элемент подмножеству A или нет. Результат представлен на следующем рисунке:

Можно интерпретировать элементы, соответствующие 1, как элементы, находящиеся в множестве A, а элементы, соответствующие 0, как элементы, не находящиеся в множестве A.

Эта концепция используется в многих областях. Но существуют ситуации, в которых данной концепции будет не хватать гибкости.

В данном примере опишем множество молодых людей. Формально можно записать так

B = {множество молодых людей}

Поскольку, вообще, возраст начинается с 0, то нижняя граница этого множества должна быть нулем. Верхнюю границу определить сложнее. Сначала установим верхнюю границу, скажем, равную 20 годам. Таким образом, имеем B как четко ограниченный интервал, буквально: B = [0,20]. Возникает вопрос: почему кто-то в свой двадцатилетний юбилей - молодой, а сразу на следующий день уже не молодой? Очевидно, это структурная проблема, и если передвинуть верхнюю границу в другую точку, то можно задать такой же вопрос.

Более естественный путь создания множества B состоит в ослаблении строгого деления на молодых и не молодых. Сделаем это, вынося не только четкие суждения "Да, он принадлежит множеству молодых людей" или "Нет, она не принадлежит множеству молодых людей", но и гибкие формулировки "Да, он принадлежит к довольно молодым людям" или "Нет, он не очень молодой".

Рассмотрим как с помощью нечеткого множества определить выражение "он еще молодой".

В первом примере мы кодировали все элементы множества с помощью 0 ли 1. Простым способом обобщить данную концепцию является введение значений между 0 и 1. Реально можно даже допустить бесконечное число значений между 0 и 1, в единичном интервале I = [0, 1].

Интерпретация чисел при соотношении всех элементов множества становится теперь сложнее. Конечно, число 1 соответствует элементу, принадлежащему множеству B, а 0 означает, что элемент точно не принадлежит множеству B. Все другие значения определяют степень принадлежности к множеству B.

Для наглядности приведем характеристическую функцию множества молодых людей, как и в первом примере.

Пусть E = {x1, x2, x3, x4, x5 }, M = [0,1]; A - нечеткое множество, для которого A(x1)=0,3; A(x2)=0; A(x3)=1; A(x4)=0,5; A(x5)=0,9

Тогда A можно представить в виде:

A = {0,3/x1; 0/x2; 1/x3; 0,5/x4; 0,9/x5 } или

A = 0,3/x1 + 0/x2 + 1/x3 + 0,5/x4 + 0,9/x5,

(знак "+" является операцией не сложения, а объединения)

 

x1

x2

x3

x4

x5

A =

0,3

0

1

0,5

0,9


Сегодня элементы нечеткой логики можно найти в десятках промышленных изделий - от систем управления электропоездами и боевыми вертолетами до пылесосов и стиральных машин. Без применения нечеткой логики немыслимы современные ситуационные центры руководителей западных стран, где принимаются ключевые политические решения и моделируются разные кризисные ситуации.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

6020. Вивчення технологічного процесу виготовлення типових деталей Пластина 97.5 KB
  Вивчення технологічного процесу виготовлення типових деталей Пластина Мета роботи: Ознайомитись з методикою проектування типового технологічного процесу виготовлення та обробки оптичних деталей пластина методами контролю якості поверхонь оптичних ...
6021. Прямое и обратное преобразование Радона 1.24 MB
  Цель работы: Ознакомление с прямым и обратным преобразованием Радона изображений. Реализация прямого и обратного преобразований Радона с помощью функций в среде MatLAB (ImageProcessingToolbox). Короткие теоретические сведения ...
6022. Технологія складання оптичних деталей 62.5 KB
  Вивчити зміст роботи та конструкцію приладу для центрування лінз, що склеюються. Розрахувати граничну величину (число m поділів) переміщення центра сітки коліматора за шкалою сітки окуляра для заданого допуска С на децентрування склеєних лінз з урахуванням їх фокусної відстані.
6023. Інсталювання та налагодження сервера операційної системи Windows NT 126.5 KB
  Інсталювання та налагодження сервера операційної системи WindowsNT Мета роботи: Навчитись інсталювати ОС WindowsNTServer 3.51 Під-час інсталяції навчитись виявляти параметри, що пропонуються за замовчуванню і визн...
6024. Операційний контроль форми полірованих поверхонь 308 KB
  Операційний контроль форми полірованих поверхонь Мета роботи: вивчити методи контролю форми плоских поверхонь практично виміряти відступ від площини. Завдання 1. Вивчити інтерференційні методи контролю форми плоских полірован...
6025. Управління обліковими записами користувачів та групами користувачів у Windows NT 98 KB
  Управління обліковими записами користувачів та групами користувачів у WindowsNT. Мета роботи: навчитись створювати та видаляти обліковий запис користувача у Windows NT Server. Навчитись створювати групи користувачів у Windows NT...
6026. Інсталяція сервера Novell Netware 4.x 146 KB
  Інсталяція сервера NovellNetware 4.x Мета роботи: провести процесс інсталяції сервера операційної системи NovellNetware на программі-емуляторі і зрозуміти призначення кожного кроку. Порядок виконання роботи. Запустити файл Install....
6027. Налаштування та принципи функціонування робочої станції Novell NetWare 4.x 84.5 KB
  Налаштування та принципи функціонування робочої станції Novell Net Ware 4.x Мета роботи: Вивчити структуру, налаштування та принципи функціонування робочої станції Novell Netware 4-х Порядок виконання роботи. Ознайомитись з теоре...
6028. Кореляційний аналіз сигналів 289 KB
  Кореляційний аналіз сигналів Метароботи: набути навичок кореляційного аналізу сигналів у середовищі MatLAB. Порядокроботи 1. Сформувати вектор відліків часу тривалістю 1 с для частоти дискретизації 256 Гц. Сформувати сигнал випадкового б...