методы дефаззификации в нечеткой логике

1,46 Mb. страница7/10Дата конвертации29.09.2011Размер1,46 Mb.Тип ... Смотрите также:             7       ^ W4. Нечеткие множества и нечеткая логика В основе нечеткой логики лежит теория нечетких множеств, изложенная в серии работ Л. Заде в 1965-1973 годах. Математическая теория нечетких множеств (fuzzy sets) и нечеткая логика (fuzzy logic) являются обобщениями классической теории множеств и классической формальной логики. Основной причиной появления новой теории стало наличие нечетких и приближенных рассуждений при описании человеком процессов, систем, объектов. Л. Заде, формулируя это главное свойство нечетких множеств базировался на трудах предшественников. В начале 1920-х годов польский математик Лукашевич трудился над принципами многозначной математической логики, в которой значениями предикатов могли быть не только «истина» или «ложь». В 1937 г. еще один американский ученый Макс Блэк впервые применил многозначную логику Лукашевича к спискам как множествам объектов и назвал такие множества неопределенными. Прежде чем нечеткий подход к моделированию сложных систем получил признание во всем мире, прошло не одно десятилетие с момента зарождения теории нечетких множеств. Нечеткая логика как научное направление развивалась сложно и непросто, не избежала она и обвинений в лженаучности. Даже в 1989 году, когда примеры успешного применения нечеткой логики в обороне, промышленности и бизнесе исчислялись десятками, Национальное научное общество США обсуждало вопрос об исключении материалов по нечетким множествам из институтских учебников. Первый период развития нечетких систем (конец 60-х начало 70 гг.) характеризуется развитием теоретического аппарата нечетких множеств. В 1970 г. Беллман совместно с Заде разработал теорию принятия решений в нечетких условиях. Во втором периоде (70 80-е годы) появляются первые практические результаты в области нечеткого управления сложными техническими системами (парогенератор с нечетким управлением). И. Мамдани в 1975 г. спроектировал первый функционирующий на основе алгебры Заде контроллер, управляющий паровой турбиной. Одновременно стало уделяться внимание вопросам построения экспертных систем, построенных на нечеткой логике, разработке нечетких контроллеров. Нечеткие экспертные системы для поддержки принятия решений находят широкое применение в медицине и экономике. Наконец, в третьем периоде, который длится с конца 80-х годов и продолжается в настоящее время, появляются пакеты программ для построения нечетких экспертных систем, а области применения нечеткой логики заметно расширяются. Она применяется в автомобильной, аэрокосмической и транспортной промышленности, в области изделий бытовой техники, в сфере финансов, анализа и принятия управленческих решений и многих других. Кроме того, немалую роль в развитии нечеткой логики сыграло доказательство знаменитой теоремы FAT (Fuzzy Approximation Theorem) Б. Коско, в которой утверждалось, что любую математическую систему можно аппроксимировать системой на основе нечеткой логике. Одним из самых впечатляющих результатов стало создание управляющего микропроцессора на основе нечеткой логики, способного автоматически решать известную «задачу о собаке, догоняющей кота». В 1990 г. Комитет по контролю экспорта США внес нечеткую логику в список критически важных оборонных технологий, не подлежащих экспорту потенциальному противнику. В бизнесе и финансах нечеткая логика получила признание после того, как в 1988 году экспертная система на основе нечетких правил для прогнозирования финансовых индикаторов единственная предсказала биржевой крах. И количество успешных фаззи-применений в настоящее время исчисляется тысячами. В Японии это направление переживает настоящий бум. Здесь функционирует специально созданная организация Laboratory for International Fuzzy Engineering Research. Программой этой организации является создание более близких человеку вычислительных устройств. Информационные системы, базирующиеся на нечетких множествах и нечеткой логике, называют нечеткими системами. Достоинства нечетких систем:

Задачи искусственного интеллекта 7 Тест по теме «История развития искусственного интеллекта» 9 4 чел. помогло.

W4. Нечеткие множества и нечеткая логика - Задачи искусственного интеллекта 7 Тест по теме «История развития искусственного...