Лекция. Лингвистические переменные. Лингвистическая нечеткая логика

Формализация нечетких понятий и отношений естественного языка возможна на основе понятий нечеткой и лингвистической переменных.

Нечеткой переменной называется кортеж C >, где X - название переменной; U - универсальное множество (область определения переменной X); C - нечеткое множество на U, описывающее нечеткое ограничение на значения переменной х.

Множество C описывает семантику нечеткой переменной, и его часто называют функцией совместимости нечеткой переменной. Переменная u является для X базовой переменной. Множество C определяет ту степень, с которой элементу x соответствует значение u. Значения нечеткой переменной есть числа.

Пример. Нечеткая переменная X, именуемая "человек высокого роста". Положим U = (170-200), а C определим следующим образом:

График этой функции совместимости изображен на рис.2.13.

Лингвистическойпеременной называется кортеж, M >, где X - название переменной; T(X) - терм-множество, определяющее названия лингвистических значений X из универсального множества U; G - синтаксические правила, описывающие процесс получения новых значений лингвистической переменной; M - семантическое правило, позволяющее ставить каждой нечеткой переменной X ее смысл M (X).

Лингвистическая переменная - это переменная более высокого порядка, чем нечеткая переменная, поскольку значениями лингвистической переменной являются нечеткие переменные.

Различают числовые и нечисловые лингвистические переменные. Лингвистическая переменная называется числовой, если ее область определения U есть подмножество из R 1 , т.е. из множества вещественных чисел. Значения числовой лингвистической переменной называют нечеткими числами.

Пример. Числовая лингвистическая переменная "НАДЕЖНОСТЬ" может быть описана следующим образом:

< НАДЕЖНОСТЬ, T, , G, M >

где T = {очень низкая, низкая, средняя, высокая, очень высокая}; G - процедура перебора элементов из T; M - ограничения, обусловленные значениями из T и определяющие смысл лингвистических значений. В частности, M могут быть выбраны так:

M [очень низкая]

M [низкая]

M [средняя]

M [высокая]

M [очень высокая]

Примером нечисловой лингвистической переменной может служить переменная КРАСИВЫЙ, формализующая понятие "красивый город" со значениями "не очень красивый", "красивый", "очень красивый", "очень-очень красивый" и т.п.

В дальнейшем будем рассматривать только числовые лингвистические переменные.

Порождение элементов из T(X) возможно двумя способами: процедурой просмотра элементов терм-множества и путем реализации некоторого алгоритма. Если терм-множество T(X) и функцию M можно задавать алгоритмически, то такую лингвистическую переменную называют структурированной.


Рассмотрим один из возможных способов алгоритмического задания синтаксического G и семантического M правил, связанных с данной лингвистической переменной. Для этого отождествим слова: "или", "и", "не", "очень" c отдельными операциями над нечеткими множествами следующим образом:

"или" - операция объединения; "и" - операция пересечения;

"не" - операция взятия дополнения;

"очень" - операция концентрирования.

Теперь, имея лишь небольшой набор первичных термов, можно аналитически записывать достаточно сложные лингвистические конструкции. Рассмотрим, например, лингвистическую переменную "ВЕС" на множестве людей. В качестве первичных выберем термы "легкий" T 1 и "тяжелый" T 2 . Тогда терм "не очень легкий и не очень тяжелый" можно записать так: ù(T 1 2) Ç ù(T 2 2), а "очень-очень-очень тяжелый" - (T 2 3) и т.д.

Пусть смысл лингвистического значения "легкий" определяется выражением

M (легкий)

а смысл значения “тяжелый” - выражением:

M (тяжелый)

Тогда значение “не очень тяжелый“ определяется выражением

M (не очень тяжелый)

Напомним, что лингвистической называется переменная, принимающая значения из множества слов или словосочетаний некоторого естественного или искусственного языка. Множество допустимых значений лингвистической переменной называется терм-множеством. Задание значения переменной словами, без использования чисел, для человека более естественно. Ежедневно мы принимаем решения на основе лингвистической информации типа: "очень высокая температура"; "длительная поездка"; "быстрый ответ"; "красивый букет"; "гармоничный вкус" и т.п. Психологи установили, что в человеческом мозге почти вся числовая информация вербально перекодируется и хранится в виде лингвистических термов. Понятие лингвистической переменной играет важную роль в нечетком логическом выводе и в принятии решений на основе приближенных рассуждений. Формально, лингвистическая переменная определяется следующим образом.

Определение 44. Лингвистическая переменная задается пятеркой , где - ; имя переменной; - ; терм-множество, каждый элемент которого (терм) представляется как нечеткое множество на универсальном множестве ; - ; синтаксические правила, часто в виде грамматики, порождающие название термов; - ; семантические правила, задающие функции принадлежности нечетких термов, порожденных синтаксическими правилами .

Пример 9. Рассмотрим лингвистическую переменную с именем "температура в комнате". Тогда оставшуюся четверку можно определить так:

Таблица 4 - Правила расчета функций принадлежности

Графики функций принадлежности термов "холодно", "не очень холодно", "комфортно", "более-менее комфортно", "жарко" и "очень жарко" лингвистической переменной "температура в комнате" показаны на рис. 13.

Рисунок 13 - Лингвистическая переменная "температура в комнате"

Нечеткая истинность

Особое место в нечеткой логике занимает лингвистическая переменная "истинность". В классической логике истинность может принимать только два значения: истинно и ложно. В нечеткой логике истинность "размытая". Нечеткая истинность определяется аксиоматически, причем разные авторы делают это по-разному. Интервал используется как универсальное множество для задания лингвистической переменной "истинность". Обычная, четкая истинность может быть представлена нечеткими множествами-синглтонами. В этом случае четкому понятию истинно будет соответствовать функция принадлежности , а четкому понятию ложно - ; , .

Для задания нечеткой истинности Заде предложил такие функции принадлежности термов "истинно" и "ложно":

;

где - ; параметр, определяющий носители нечетких множеств "истинно" и "ложно". Для нечеткого множества "истинно" носителем будет интервал , а для нечеткого множества ложно" - ; .

Функции принадлежности нечетких термов "истинно" и "ложно" изображены на рис. 14. Они построены при значении параметра . Как видно, графики функций принадлежности термов "истинно" и "ложно" представляют собой зеркальные отображения.

Рисунок 14 - Лингвистическая переменная "истинность" по Заде

Для задания нечеткой истинности Балдвин предложил такие функции принадлежности нечетких "истинно" и "ложно":

Квантификаторы "более-менее" и "очень" часто применяют к нечеткими множествами "истинно" и "ложно", получая таким образом термы "очень ложно", "более-менее ложно", "более-менее истинно", "очень истинно", "очень, очень истинно", "очень, очень ложно" и т.п. Функции принадлежности новых термов получают, выполняя операции концентрации и растяжения нечетких множеств "истинно" и "ложно". Операция концентрации соответствует возведению функции принадлежности в квадрат, а операция растяжения - возведению в степень ½. Следовательно, функции принадлежности термов "очень, очень ложно", "очень ложно", "более-менее ложно", "более-менее истинно", "истинно", "очень истинно" и "очень, очень истинно" задаются так.

Из естественного или искусственного языка . Например, лингвистическая переменная «скорость» может иметь значения «высокая», «средняя», «очень низкая» и т. д. Фразы, значение которых принимает переменная, в свою очередь являются именами нечетких переменных и описываются нечетким множеством .

Математическое определение

Лингвистической переменной называется пятерка \{ x, T(x), X, G, M \}, где x - имя переменной; T(x) - некоторое множество значений лингвистической переменной x, каждое из которых является нечеткой переменной на множестве X; G есть синтаксическое правило для образования имен новых значений x; M есть семантическая процедура, позволяющая преобразовать новое имя, образованное процедурой G, в нечеткую переменную (задать вид функции принадлежности), ассоциирует имя с его значением, понятием.

T(x) также называют базовым терм-множеством, поскольку оно задает минимальное количество значений, на основании которых при помощи правил G и M можно сформировать остальные допустимые значения лингвистической переменной. Множество T(x) и новые образованные при помощи G и M значения лингвистической переменной образуют расширенное терм-множество.

Пример: нечёткий возраст

Рассмотрим лингвистическую переменную, описывающую возраст человека, тогда:

  • x: «возраст»;
  • X: множество целых чисел из интервала ;
  • T(x): значения «молодой», «зрелый», «старый». множество T(x) - множество нечетких переменных, для каждого значения: «молодой», «зрелый», «старый», необходимо задать функцию принадлежности , которая задает информацию о том, людей какого возраста считать молодыми, зрелыми, старыми;
  • G: «очень», «не очень». Такие добавки позволяют образовывать новые значения: «очень молодой», «не очень старый» и пр.
  • M: математическое правило, определяющее вид функции принадлежности для каждого значения образованного при помощи правила G.

Напишите отзыв о статье "Лингвистическая переменная"

Отрывок, характеризующий Лингвистическая переменная

Граф опять пошел за перегородку и лег. Графиня подошла к Наташе, дотронулась перевернутой рукой до ее головы, как это она делала, когда дочь ее бывала больна, потом дотронулась до ее лба губами, как бы для того, чтобы узнать, есть ли жар, и поцеловала ее.
– Ты озябла. Ты вся дрожишь. Ты бы ложилась, – сказала она.
– Ложиться? Да, хорошо, я лягу. Я сейчас лягу, – сказала Наташа.
С тех пор как Наташе в нынешнее утро сказали о том, что князь Андрей тяжело ранен и едет с ними, она только в первую минуту много спрашивала о том, куда? как? опасно ли он ранен? и можно ли ей видеть его? Но после того как ей сказали, что видеть его ей нельзя, что он ранен тяжело, но что жизнь его не в опасности, она, очевидно, не поверив тому, что ей говорили, но убедившись, что сколько бы она ни говорила, ей будут отвечать одно и то же, перестала спрашивать и говорить. Всю дорогу с большими глазами, которые так знала и которых выражения так боялась графиня, Наташа сидела неподвижно в углу кареты и так же сидела теперь на лавке, на которую села. Что то она задумывала, что то она решала или уже решила в своем уме теперь, – это знала графиня, но что это такое было, она не знала, и это то страшило и мучило ее.
– Наташа, разденься, голубушка, ложись на мою постель. (Только графине одной была постелена постель на кровати; m me Schoss и обе барышни должны были спать на полу на сене.)
– Нет, мама, я лягу тут, на полу, – сердито сказала Наташа, подошла к окну и отворила его. Стон адъютанта из открытого окна послышался явственнее. Она высунула голову в сырой воздух ночи, и графиня видела, как тонкие плечи ее тряслись от рыданий и бились о раму. Наташа знала, что стонал не князь Андрей. Она знала, что князь Андрей лежал в той же связи, где они были, в другой избе через сени; но этот страшный неумолкавший стон заставил зарыдать ее. Графиня переглянулась с Соней.
– Ложись, голубушка, ложись, мой дружок, – сказала графиня, слегка дотрогиваясь рукой до плеча Наташи. – Ну, ложись же.
– Ах, да… Я сейчас, сейчас лягу, – сказала Наташа, поспешно раздеваясь и обрывая завязки юбок. Скинув платье и надев кофту, она, подвернув ноги, села на приготовленную на полу постель и, перекинув через плечо наперед свою недлинную тонкую косу, стала переплетать ее. Тонкие длинные привычные пальцы быстро, ловко разбирали, плели, завязывали косу. Голова Наташи привычным жестом поворачивалась то в одну, то в другую сторону, но глаза, лихорадочно открытые, неподвижно смотрели прямо. Когда ночной костюм был окончен, Наташа тихо опустилась на простыню, постланную на сено с края от двери.

2.9.1. Определение. Методами теории нечетких множеств описывают смысловые понятия, например, для понятия «надежность работы узла» можно определить такие составляющие, как «небольшая величина надежности узла», «средняя величина надежности узла», «большая величина надежности узла», которые задаются как нечеткие множества на базовом множестве, определяемом всеми возможными значениями величин надежности.

Обобщением описания лингвистических переменных с формальной точки зрения является введение нечетких и лингвистических переменных .

Нечеткой переменной называется тройка множеств , где a - наименование нечеткой переменной, X - область определения, - нечеткое подмножество в множестве X, описывающее ограничения на возможные значения переменной a .

Лингвистической переменной называется набор множеств , где b - название лингвистической переменной, T(b) – множество лингвистических (вербальных) значений переменной b , называемое еще терм-множеством лингвистической переменной, X - область определения, G - синтаксическое правило, имеющее форму грамматики, порождающее наименования aÎT(b) вербальных значений лингвистических переменных b , М - семантическре правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной a нечеткое множество, - смысл нечеткой переменной a .

Из определения следует, что лингвистической переменной называется переменная, заданная на количественной (измеряемой) шкале и принимающая значения, являющиеся словами или словосочетаниями естественного языка общения. Нечеткие переменные описывают значения лингвистической переменной. На рис. 2.20 показана взаимосвязь основных понятий.

Таким образом, лингвистическими переменными можно описать трудноформализуемые понятия в виде качественного, словесного описания. Лингвистическая переменная и все ее значения связываются при описании с конкретной количественной шкалой, которая по аналогии с базовым множеством иногда называется базовой шкалой.



Применяя лингвистические переменные, можно формализовать качественную информацию в системах управления, которая специалистами (экспертами) формулируется в словесной форме. Это позволяет строить нечеткие модели систем управления (нечеткие регуляторы).

2.9.2. Вид функций принадлежности. Рассмотрим требования, которые выдвигаются к виду функций принадлежности нечетких множеств, описывающих термы лингвистических переменных.

Пусть лингвистическая переменная содержит базовое терм-множество T={T i }, . Нечеткая переменная, соответствующая терму T i , задана множеством , где нечеткое множество . Определим множество С i как носитель нечеткого множества . Будем считать, что XÍR 1 , где R 1 - упорядоченное множество действительных чисел. Обозначим нижнюю границу множества X через infX=x 1 , а верхнюю границу - supX=x 2 .

Множество T упорядочим согласно выражению

"T i ,T j ÎT i>j«($xÎC i)("yÎC j)(x>y). (2.5)

Выражение (2.5) требует, чтобы терм, который имеет носитель, расположенный левее, получил меньший номер. Тогда терм-множество всякой лингвистической переменной должно удовлетворять условиям:

("T i ÎT)($xÎX)( ); (2.8)

("b)($x 1 ÎR 1)($x 2 ÎR 2)("xÎX)(x 1 . (2.9)

Условие (2.6) требует, чтобы значения функций принадлежности крайних термов (T 1 и T 2) в точках x 1 и x 2 соответственно равнялись единице и чтобы не допускался вид колоколобразных кривых, как это показано на рис. 2.21.

Рис.2.21

Условие (2.7) запрещает в базовом множестве X пар термов типа T 1 и T 2 , T 2 и T 3 . Для пары T 1 и T 2 отсутствует естественная разграниченность понятий. Для пары T 2 и T 3 отрезку не соответствует никакое понятие. Условие (2.7) запрещает существование термов типа T 4 , поскольку каждое понятие имеет по крайней мере один типичный объект. Условие (2.8) определяет физическое ограничение (в рамках задачи) на числовые значения параметров.

На рис. 2.22 приведен пример задания функций принадлежности термов «малое значение цены», «небольшое значение цены», «среднее значение цены», «достаточно большое значение цены», «большое значение цены» лингвистической переменной «цена товара».

2.9.3. Универсальные шкалы . Функции принадлежности строятся по результатам опросов экспертов. Однако порядок использования нечетких множеств, построенных по результатам опроса экспертов, имеет недостаток, который заключается в том, что изменение условий функционирования модели (объекта) требует корректировки нечетких множеств. Корректировка может быть осуществлена по результатам повторного опроса экспертов.

Одним из путей преодоления данного недостатка является переход к универсальным шкалам измерения значений оцениваемых параметров. Известная методика построения универсальных шкал предполагает описание частоты явлений и процессов, которая на качественном уровне в естественном языке определяется следующими словами и словосочетаниями: «никогда», «чрезвычайно редко», «редко», «ни редко ни часто», «часто», «очень часто», «почти всегда» (или им подобными). Человек этими понятиями пользуется для оценки субъективных частостей событий (отношение числа событий, характеризованных понятием, к общему числу событий).

Универсальная шкала строится на отрезке и представляет собой ряд пересекающихся колоколообразных кривых, соответствующих шкалируемым частотным оценкам. Универсальную шкалу лингвистической переменной для заданного оцениваемого параметра объекта управления строят по следующей процедуре.

1. По данным экспертного опроса определяется минимальное x min и максимальное x max значения переменной шкалы X .

2. Строятся по результатам экспертного опроса функции принадлежности нечетких множеств, описывающих значения лингвистической переменной, определенной на шкале X . На рис. 2.23 показан пример построения функций принадлежности , где a 1 , a 2 , a 3 - некоторые названия нечетких переменных.

3. Точки (x min ,0) и (x max ,1) соединяются прямой линией p 0 , которая является функцией отображения p 0:X® .

4. Переход от шкалы относительных частот появления событий к частотным оценкам, называемым квантификаторами, происходит следующим образом.

Для произвольной точки z на универсальной шкале строится ее прообраз на шкале X . Затем по функциям принадлежности нечетких множеств, соответствующих термам a 1 , a 2 , a 3 , определяются значения , которые принимаются в качестве значений соответствующих функций принадлежности в точке z на универсальной шкале . Функция p (p=p 0 в рассмотренном примере) определяется экспертным опросом, т.к. ее выбор влияет на адекватность модели исследуемому объекту.

2.9.4. Множественные функции отображения . Однозначное определение функции отображения p ограничивают возможности одновременного учета разных критериев в системе управления, которые могут даже находиться в антогонизме по отношению друг к другу, а также возможность одновременного учета различных условий управления, определяемых свойствами управляемого объекта.

Учет различных условий и критериев определяется субъективным подходом к решению задачи. Если же принять функцию отображения однозначного вида, то тем самым различные точки зрения будут сведены к «общему знаменателю» или фактически отвергнуты. Практика показывает, что при управлении трудноформализуемыми процессами учет всех вариантов субъективного воззрения повышает качество управления, увеличивая устойчивость к различного рода возмущениям. Однако следует заметить, что почти никогда не удается учесть в людях все условия, влияющие на выбор управления, и все характеристики объекта. Рассмотрим, как осуществляется формализованный учет условий управления при опросе экспертов в виде множественных функций отображения.

Пусть по опросам экспертов количественно и качественно определен состав состояний исследуемого объекта. Оценка состояний объекта производится по значениям признаков y i ÎY={y 1 ,y 2 ,…,y p } .

Все учесть невозможно, поэтому при оценке состояний лучше использовать нечеткие категории, а нечеткие определения значений параметров следует производить с известной степенью неуверенности в правильности определений. Действительно, всегда можно предположить, что есть некоторое множество признаков , не указанных экспертами по разным причинам: про них забыли; эксперты считают, что эти признаки не влияют на точность; эти параметры нельзя оценить, следствие сложностей технического характера.

Функциям отображения p i ÎP={p 1 ,p 2 ,…,p b } сопоставляются степени уверенности b(p i)Î , которые задаются экспертами. Также каждой функции отображения p i сопоставляется вес a(p i) , который соответствует уровню компетентности эксперта. Значения весов a(p i) определяются числами отрезка . Таким образом, множественная функция отображения P={p 1 ,p 2 ,…,p b } состоит из набора функций отображений p i , каждой из которых ставится в соответствие степень g(p i) , определяемая как конъюнкция степеней компетентности и уверенности в правильном определении функций отображения p i , т.е. g(p i) =a(p i)&b(p i) .

Практическое использование множественных функций показало, что в пределах определенной компетентности экспертов построенная множественная функция отображения хорошо согласуется с их индивидуальными мнениями о наиболее правдоподобном соответствии нечетких понятий точкам предметной шкалы X .


НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА

Нечеткая операция «И»

Задание нечетких множеств позволяет обобщить четкие логические операции в их нечеткие аналоги. Нечетким расширением операции «И» является триангулярная норма Т , Другим название T –нормы яляется S –конорма. На рис. 3.1 приведено схемотехническое предствление T –нормы.

Нечеткая операция «И» в общей форме определяется как отображение:

для которых выполняются аксиомы:

Аксиомы граничных условий T –нормы:

Аксиома упорядоченности:

В теории нечетких множеств существует бесчисленное количество нечетких операций «И», которые определяются способами задания операции (Т) при выполнении условий (3.1) - (3.2). В теории нечеткого управления применимы следующие способы задания операции (Т), перечисленные ниже.

Логическое произведение [Заде, 1973 г.]:

, "xÎR . (3.6)

Алгебраическое произведение [Бандлер, Кохоут, 1980 г.]:

, "xÎR , (3.7)

где «.» - произведение, принятое в классической алгебре.

Граничное произведение [Лукашевич, Гилес, 1976 г.]:

, (3.8)

где - символ граничного произведения.

Сильное, или драстическое (drastic), произведение [Вебер, 1983 г.]:

(3.9)

где D - символ сильного произведения.

На рис. 3.2 показана функция принадлежности при логическом, алгебраическом, граничном и сильном произведении нечетких множеств.

Нечеткая операция «ИЛИ»

Нечетким расширением операции «ИЛИ» является S –норма. Иногда применяют название T –конорма. На рис. 3.3 приведено схемотехническое предствление S –нормы.

Нечеткая операция «ИЛИ» определяется как отображение

для которого выполняются отображения:

Аксиомы граничных условий T –нормы:

, ; (3.10)

Аксиомы объединения (перечечения):

Аксиома упорядоченности:

Из бесконечного числа нечетких операций, удовлетворяющих аксиомам (3.10) – (3.14), в теории управления нашли применением следующие операции, перечисленные ниже.

Логическая сумма [Заде, 1973 г.]:

, "xÎR . (3.15)

Алгебраическая сумма [Бандлер и Кохоут, 1980 г.]:

, "xÎR , (3.16)

Граничная сумма [Лукашевич, Гилес, 1976 г.]:

, (3.17)

Сильная, или драстическое (drastic), сумма [Вебер, 1983 г.]:

(3.18)

Сравнение аксиом T –нормы с аксиомами S –нормы показывает, что различие в них состоит только в аксиомах граничных условий.

На рис. 3.4 показана функция принадлежности при логической, алгебраической, граничной и сильной сумме нечетких множеств.

Нечеткая операция «НЕ»

Операция нечеткого «НЕ» определяется как отображение , для которого выполняются аксиомы:

Множество отображений, удовлетворяющих аксиомам (3.19) – (3.21), являются нечетким отрицанием. Операция нечеткого отрицания в виде схемы показана на рис. 3.5.

Из бесконечного числа нечетких операций «НЕ», удовлетворяющих аксиомам (3.19) – (3.21), в теории управления нашли применение следующие операции, перечисленные ниже.

Нечеткое «НЕ» по Заде (1973) определяется как вычитание из единицы:

. (3.22)

Нечеткое «НЕ» по Сугено (1977) или l-дополнение определяется в виде формулы

. (3.23)

При l=0 уравнение (3.23) совпадает с уравнением (3.22).

Нечеткое «НЕ» по Ягеру (1980) определяется в виде формулы:

, (3.24)

где p>0 – параметр. При p=1 уравнение (3.24) совпадает с уравнением (3.22).

Для Т- норм и S- норм могут существовать различные варианты отрицаний из-за бесконечного числа возможных нечетких операций «НЕ». Однако, желательно выбирать такие варианты отрицаний, которые удовлетворяют условиям:

Эти условия по аналогии с четкой логикой называют нечеткими законами де Моргана. Операции (3.25) и (3.26) называют взаимно дуальными, т.к. в теории нечетких множеств доказывается, что из (3.25) следует (3.26) и, наоборот, из (3.26) следует (3.25).

Взаимно дуальными являются также следующие нечеткие операции:

; (3.29)

Алгебра нечетких выводов

3.4.1. База нечетких правил. В нечеткой логике существует понятие нечеткого предложения (fuzzy proposition). Нечеткое предложение определяется в виде высказывания « ». Символ «x » обозначает физическую величину (ток, напряжение, давление, скорость и прочее), символ « » обозначает лингвистическую переменную (ЛП), а символ «p » - аббревиатура proposition – предложение. Например, в высказывании «величина тока есть большая» физической переменной x является «величина тока», которая может быть измерена датчиком тока. Нечеткое множество определено ЛП «большая» и формализовано функцией принадлежности m А (х) . Связке «есть» соответствует операция упорядоченности в виде равенства, которая обозначается символом «=». Получает формализованный вид предложение « » .

Нечеткое предложение может состоять из нескольких отдельных нечетких предложений, соединенных между собой связками «И», «ИЛИ». Выбор логических связок «И», «ИЛИ» от смысла и контекста предложений, от взаимосвязи между ними. Отметим, что операции нечеткого «И» и «ИЛИ» по Заде (формулы (3.6) и (3.15)) в теории управления предпочтительны по отношению к остальным, т.к. они не имеют избыточности. Когда нечеткие предложения не являются эквивалентными, но коррелированны и взаимосвязаны, то возможно применение Т- норм и S- норм по Лукашевичу (формулы (3.8) и (3.17)).

Предложение p может быть представлено как нечеткое отношение Р с функцией принадлежности: . Для составления нечеткого предложения, состоящего из нескольких отдельных нечетких предложений, соединенных между собой связками «И», используют индикатор «если». В результате получаем систему условных нечетких высказываний:

.

Нечеткие предложения называютусловиями или предпосылками .

Множество условий позволяет построить множество выводов или заключений . В этом случае применяют индикатор «тогда».

Продукционное нечеткое правило (fuzzy rule) – это совокупность условий и выводов:

R 1: если x 1 = и x 2 = и …, тогда y 1 = и y 2 = и …

……………………………………………………………,

где символ R 1 – аббревиатура «rule» - правило.

Например , правило при управлении температурой воды сформулировано в следующем виде: «R 1 : если температура воды есть холодная и температура воздуха есть холодная, тогда проверни вентиль горячей воды влево на большой угол и вентиль холодной воды вправо на большой угол».

Нечеткие условия для решения задачи:

-x 1 - температура воды (измеряется датчиком); - холодная;

-x 2 - температура воздуха (измеряется датчиком); - холодная;

Нечеткие условия вывода:

-y 1 - угол поворота вентиля влево, - большой;

-y 2 - угол поворота вентиля вправо, – большой.

Данному лингвистическому нечеткому правилу соответствует формализованная запись:

R 1: если x 1 = и x 2 = , тогда y 1 = и y 2 = , (3.31)

где , , и – нечеткие множества, заданные функциями принадлежности.

Совокупность нечетких продукционных правил образует базу нечетких правил , где R i: если …, тогда …; . Для базы нечетких правил справедливы следующие свойства: непрерывность, непротиворечивость, полнота.

Непрерывность определена понятиями: упорядоченная совокупность нечетких множеств; прилегающие нечеткие множества.

Совокупность нечетких множеств {A i } называется упорядоченной , если для них задано отношение порядка: «<»:A 1 <…

Если совокупность нечетких множеств { } упорядочена, то множества и , и называются прилегающими при условии, что эти нечеткие множества являются перекрывающимися.

База нечетких правил называется непрерывной , если для правил

R k: если x 1 = и x 2 = , тогда y= и k’¹k

выполнены условия:

Ù и являются прилегающими;

Ù и являются прилегающими;

‑ и являются прилегающими.

Непротиворечивость базы нечетких правил рассмотрим на примере . База нечетких правил для управления роботом задана в виде:

………………………………….

R i: если препятствие впереди, то двигайся влево,

R i +1: если препятствие впереди, то двигайся вправо,

……………………………………

База правил противоречива.

Пример непротиворечивой базы нечетких правил следующий:

R 1: если x 1 = или x 2 = , тогда y= ;

R 2: если x 1 = или x 2 = , тогда y= ;

R 3: если x 1 = или x 2 = , тогда y= .

Если правила содержат два условия и один вывод, то эти правила представляют собой систему с двумя входами x 1 и x 2 и одним выходом y . Данная система может быть представлена в матричной форме:

x 2 x 1
y=
y=
y=

База нечетких правил непротиворечива.

Нечеткие множества. Лингвистическая переменная. Нечеткая логика. Нечеткий вывод. Композиционное правило вывода.

(Конспект)

В основе понятия нечеткого множества (НИ) лежит представление о том, что обладающие общим свойством элементы некоторого множества могут иметь различные степени вырожденности этого свойства и, следовательно, различную степень принадлежности этому свойству.

Пусть U некоторое множество. Нечетким множеством Ã в U называется совокупность пар вида {(µ Ã (u), u)}, где u U, µ Ã .

Значение µ Ã называется степенью принадлежности объекта к нечеткому множеству U.

µ Ã : U 

µ Ã – называется функцией принадлежности.

Пример нечетких множеств – возраст людей (рис. 19.1).

По аналогии с традиционной теорией множеств в Теории НМ определяются следующие операции:

Объединение:

, где

Перечисление:

,

Дополнение:

Алгебраическое произведение:

, где

n-арным нечетким отношением определенным на множествах называется нечеткое подмножество декартовых произведений

Так как нечеткое отношение является множеством для него справедливы все операции определенные для нечетких множеств. В практических приложениях теории нечетких множеств важную роль играет операция композиции нечетких отношений.

Композиция нечетких отношений

Пусть заданы 2 двухместных нечетких отношения:

Композиция нечетких отношений определяется следующим выражением:

Степени принадлежности конкретных выражений

Лингвистическая переменная - - это пятерка Х – имя переменной (возраст), U – базовое множество (0…150), Т(х) – терм множества. Множества лингвистических значений(молодой, средних лет, пожилой, старый). Каждое лингвистическое значение является меткой нечеткого множества определенного на U. G – синтаксическое правило, порождающее лингвистическое значение переменной Х (очень молодой, очень старый). М – семантическое правило ставящее в соответствие каждому лингвистическому значению нечеткое подмножество базового множества, то есть функция принадлежности.

Нечетким высказыванием называется утверждение относительно которого в данный момент времени можно судить о степени его истинности или ложности. Истинность принимает значение в интервале . Нечеткое высказывание не допускающее разделения на более простые называется элементарным.

Нечеткое высказывание построенное на элементарных с использованием логических связок называется составным нечетким высказыванием. Логическим связкам соответствуют операции над истинностью нечетких высказываний. - степени истинности конкретных высказываний.

1)

2)

Таким образом алгебра нечетких множеств изоморфна алгебре нечетких высказываний.

4) операция импликации

Для операции импликации в нечеткой логике предложено несколько определений. Основные:

1)

2)

3)

5) Эквивалентность

n-местным нечетким предикатом, определенным на множествах U 1 , U 2 ,…,U n называется выражение содержащее предметные переменные данных множеств и превращающиеся в нечеткие высказывания при замене предметных переменных элементами множеств U 1 , U 2 ,…,U n .

Пусть U 1 , U 2 ,…,U n базовые множества лингвистических переменных, а в качестве символов предметных переменных выступают иена лингвистических переменных. Тогда примерами нечетких предикатов являются:

    «давление в цилиндре низкое» - одноместный предикат

    «температура в котле значительно выше температуры в теплообменнике» - двуместных предикат.

Если U k =1,5 следовательно «давление в котле низкое» = 0,7

При построении и реализации нечетких алгоритмов важную роль играет композиционное правило вывода.

Пусть - нечеткое отображение

Нечеткое подмножество универсума U, тогда порождает в V нечеткое подмножество

композиционное правило вывода является основой при построении логического вывода в нечеткой логике.

Пусть задано нечеткое высказывание  , где и – нечеткие множества. Пусть также того задано некоторое высказывание (близкое к А, но не тождественное ему).

В классической логике широко используется правило вывода Modus Ponens

Это правило обобщается на случай нечеткой логики следующим образом:

Пусть множество и определены на базовом множестве Х, а и на базовом множестве Y. Естественно считать, что высказывание если задает некоторое нечеткое отображение из множества Х в Y

Тогда в соответствии с композиционным правилом вывода имеем:

Отношение строится на основе определения операции импликации в нечеткой логики.

1)

Если температура в котле низкая (), то подогрев повышенный ()

Реальные нечеткие логические алгоритмы содержат не одно, а множество продукционных правил

Если S 1 , то R 1 , иначе

Если S n , то R n , иначе

Поэтому нечеткие отношения должны быть построены для каждого отдельного правила, а затем агрегированы путем наложения друг на друга

В качестве агрегирующей операции выбирается или min или max в зависимости от типа импликации.

Когда нечеткий вывод используется в контуре управления реальным объектом, на объект должно выдаваться четкое управляющее воздействие. Поэтому необходимо преобразовать нечеткое множество, формируемое на основе композиционного правила вывода, в четкое значение. Эта процедура называется процедурой дефаззификации. Чаще используется 2 способа дефаззификации:

1) Середина «плато»

2) Центр тяжести, определяется точка которая делит площадь нечеткого множества пополам.