Лингвистические переменные

Для представления нечетких, размытых или недостоверных знаний используют нечеткую логику и нечеткие множества [13, 23, 24]. Базовыми элементами нечеткой логики и нечетких множеств являются лингвистические переменные. Лингвистическая переменная (ЛП) — это слово или фраза ОЕЯ, отображающие основные свойства некоторого понятия и различные признаки, характеризующие проявление этого свойства. Лингвистические переменные представляются в виде [c.54]

Приведем примеры лингвистических переменных ЛП температура принимает значения низкая, нормальная, средняя, высокая ЛП величина принимает значения очень малая, малая, средняя, большая, очень большая ЛП состояние вентиля принимает значения открыт полностью, открыт немного, закрыт, неизвестно ЛП качество продукта — высокое, хорошее, среднее, низкое, плохое ЛП время взаимодействия — малое, среднее, большое, очень большое ЛП размещение аппарата — вплотную, очень близко, далеко, очень далеко Л П утечка вещества — отсутствует, очень малая, малая, средняя, большая, очень большая . [c.54]

При исследовании ХТП и ХТС можно выделить два типа нечетких (размытых) знаний о функционировании отдельных ХТП. К первому типу нечетких знаний можно отнести знания о параметрах состояния и свойств технологических потоков ХТС и о параметрах технологических режимов ХТП (расход вещества, температура, давление, концентрация реагентов и др.), которые измеряются в определенных точках ХТС или аппарата химической технологии контрольно-измерительными приборами и характеризуются (наряду с представлением в числовом виде) лингвистическими переменными с нечеткими квантификаторами. [c.95]

Примерами лингвистических переменных для ГТС являются ЛП Состояние крана , принимающая значения открыт , промежуточное состояние , закрыт , неизвестно . Тогда выражение кран открыт соответствует значению ЛП <состояние крана (от- [c.268]

Описательные возможности лингвистической переменной могут быть проиллюстрированы на следующем простом примере. Пусть оценка вьшуска продукции производится с помощью понятий малый , небольшой ,, средний ,,большой . Максимальный выпуск при зтом равен 10 тыс. тонн. Лингвистическая переменная, описывающая выпуск,будет иметь вид (выпуск, 7 ,/0,10000/, О, М), где 7 = малый, небольшой, средний, большой G -процедура перебора элементов множества Г Л/ - процедура экспертного опроса. [c.199]

Для входов, выходов и параметров, имеющих нестрогие границы и градации вводятся лингвистические переменные. [c.200]

Для разработки моделей представления знаний об объектах химической технологии, которые обладают многозначными свойствами, необходимо использовать теорию нечетких множеств. Пусть /—универсальное множество всех свойств, подходящих для описания рассматриваемого объекта (например, некоторые физические переменные, физико-химические и термодинамические параметры, некоторые понятия и т. д.). Каждому объекту с многозначными свойствами может быть поставлено в соответствие НМ — F, отображающее только одно свойство этого объекта, такое, что для любого свойства и, е и можно ввести функцию принадлежности Цр и ) е [О, 1]. Рассмотрим с точки зрения теории НМ понятие —лингвистическая переменная (см. разд. 2.1), на котором базируется методика создания моделей представления нечетких знаний. [c.112]

Для каждой лингвистической переменной определяется терм-множество состояний. Выбор терм-множества состояний требует достижения некоторого компромисса между полнотой описания и ее сложностью. [c.200]

Лингвистическая переменная (ЛП) характеризуется кортежем [c.112]

Каждая лингвистическая переменная из (6.54) определена на некотором универсальном множестве В° (/ = 1, М+М+С). затабулированном на конечном множестве значений [c.209]

Квантификация лингвистических переменных осуществляется на основе субъективных представлений ЛПР о величинах изменений компонентов, достаточных для преобразования одной ситуации в другую с учетом разрешающей способности системы. [c.209]

К примерам использования лингвистических переменных при исследовании ХТС можно отнести различные задачи оптимизации. Некоторые из таких задач рассматриваются в третьей части книги. Здесь мы отметим, что при решении задач оптимизации возникает необходимость варьирования параметров математических моделей различными способами. При этом используются метод поиска, диалоговый режим с итерационно настраивающимися параметрами. Лингвистические переменные Ьу могут иметь вид Ьу = ДОПУСТИМО ИЗМЕНИТЬ — определяет возможность варьирования какого-либо параметра в определенных пределах Ьу = НЕОБХОДИМО ВЫПОЛНИТЬ — выражает требование выполнить определенную операцию. [c.79]

Логико-лингвистические переменные используются при обеспечении диалоговых режимов для выбора проектных решений по компоновке оборудования, для синтеза и оптимизации проектных параметров ХТС, которые чаще всего сводятся к определению только целесообразных, необязательно экстремальных решений в условиях отсутствия полного объема данных, противоречивости критериев исходной задачи. Кроме этого, лингвистические переменные могут быть применены для описания и управления состояниями технологического процесса, т. е. при, решении задач ситуационного управления. [c.80]

Любая ситуация может быть описана лингвистическими переменными и является исходной нечеткой и уточняемой со временем информацией для принятия решений. [c.81]

Продукционные правила, используемые в СУ, учитывают накладываемые ограничения, а также показатели эффективности, по которым определяются управляющие воздействия и которые часто являются неизмеряемыми лингвистическими переменными. [c.701]

Неполная информированность о параметрах моделируемого объекта возникает в тех случаях, когда аргументы используемых зависимостей определены сугубо приближенно они часто имеют вид лингвистических переменных. Примером такой зависимости может служить связь между коэффициентом Шези и коэффициентом шероховатости естественного русла эта связь описывается эмпирическими формулами, а аргумент задается лингвистическим изложением , по которому находят соответствующие значения. Другой пример такого описания — это применение интегральных характеристик качества воды (см. часть III настоящей монографии). [c.68]

Пусть активность катализатора в данной реакции определяется некоторыл набором его свойств. Рассмотрим постановку задачи прогнозирования каталитической активности в соответствии с терминологией математического аппарата нечетких множеств. В этой трактовке множество Х1 (г = 1, п) состоит из п характерных признаков катализатора, определяющих скорость рассматриваемой реакции (например, — плотность, — его цвет и т. д.). Каждый из этих признаков представляет собой лингвистическую переменную, имеющую свои множества множество лингвистических значений ( = 1, I = 1, "1). где т — количество значений для -го параметра, каждое из которых является нечетким множеством (например, для параметра х лингвистическими значениями могут быть такие термины, как МАЛАЯ , СРЕДНЯЯ , ВЫШЕ СРЕДНЕЙ и т. д.) и универсальное множество и , г = 1, и (ее количественный диапазон изменения) численных значений. Множество 6" обычно задается в виде 1/1 = иц 2 + + + + где к — количество элементов этого множества, а знак -Н обозначает не арифметическую сумму, а объединение Элементы р ( = 1, тг р = 1, /с) являются базовыми значениями для лингвистической переменной Формализация лингвистических значений (нечетких множеств) Qil осуществляется заданием вида функции степеней принадлежности llQ игр), где — р-й элемент универсального множества / . Функция ( р) каждому элементу и р Ь I ставит в соответствие число из интервала [О, 1], указывающее, с какой степенью элемент относится к нечеткому множеству Qil. Например, [Хмал (4) = 0,7 означает, что число 4 можно отнести к лингвистическому значению малое со степенью 0,7. Аналогично для прогнозируемого параметра (активности) имеем I = 1, та) — множество лингвистических значений, которые может принимать параметр У UY = Ух + + Уг + Л- Уу универсальное множество, где Ур (р = [c.109]

График этой функции представлен на рис. 2.14, а. Элементы универсального множества щр s Г (i = 1, /г1 р = 1, к) лингвистической переменной x i = = 1, п, откладываются на оси абсцисс, а значения функции степени принадлежности i4p) U = Ь I = i, ш, р = 1, к) — по осп ординат. Абсциссе, равной с /, соответствует значение (сц) = 1, величиной аи (/ = 1, п", I = 1, т) задается участок, на котором значение (щр) = 1. а величиной Ьц — участок, на котором функция u p) изменяется синусоидально от О до 1. Таким образом, для формализации лингвистических значений эксперту необходимо задать значения сц, ац, Ьц (i = 1, п, I = 1, т). Словарь терми-нов Qii II соответствующие им значения с, , ац, Ьц для параметров. г ( = 1, re) и У цредставлены табл. 2.5, а вид функции (uip) и (Ур) — на [c.111]

Элементами А являются лингвистические переменн1.1е (ЛП), которые представляются словами или фразами естественного языка, отображающими понятия и свойства ГТС. Лингвистические переменные а, А представляются в виде [c.268]

Инташсктуальной автоматизированной системой ситуационного управления (ИАССУ) называют систему управления организационно-ситуационными объектами, в которых вывод управляющих решений осуществляется в интеллектуальном диалоге с ЛПР как на основе переработки декларативных ЗН о сущности процессов функционирования объекта (отображаемых семиотическими моделями и лингвистическими переменными, качественно характеризующими поведение объекта), так и с использованием данных и процедурных знаний [123]. Функциональная структура ИАССУ может быть представлена следующим кортежем [123] [c.269]

Набор значений симптомов (признаков), описывающих состояние объекта в некоторый момеггг времени, назовем ситуацией. При описании типовых ситуаций эксперт пользуется словесными значениями признаков, представляющими собой значения соответствующих лингвистических переменных. [c.176]

В этой связи при описании диалоговых процедур представляет интерес разработка моделей с использованием понятий теории нечетких множеств и лингвистических переменных [117, 118]. Подход, предложенный Л. Заде, опирается на предпосылку, что элементами мьпиления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств или классов объектов, для которых переход от принадлежности к множеству к непринадлежности не скачкообразен, а непрерьшен в хшапазоне [0,1). Процессу мышления человека присуща нечеткость, и в этой связи оценки субъекта целей и ограничений, с которыми он оперирует, также нечетки или же лишены количественных характеристик. Неформализованная, субъективная информация, порождаемая сложными и неструктуризованными системами, составным элементом которых является человек, описывается в терминах теории нечетких множеств. [c.197]

Лингвистические неопределенности типа очень , много , больше и т. п. дают возможность модифицировать значения элементарных и составных термов и обеспечивают расширение области значений лингвистической переменной. [c.199]

Дальнейшим обобщением понятия нечеткого множества является понятие лингвистической переменной [И]. Лингвистическая переменная характеризуется набором Т (Ly), U, Р, Му, в котором Lv — название переменной Т (Ly) — терм-множество переменной т. е. множество лингвистических значений переменной Lv, причем каждое из таких значений является нечеткой переменной X со значениями из универсального множества U] Р — синтаксическое правило, имеющее обычно форму грамматики п порождающее названия Т значений переменной v М — семантическое правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной X ее смысл М (X), т. е. нечеткое подмножество М (X) универсального множества U. Конкретное название X, порожденное синтаксическим правилом Р, называют термом. [c.25]

В ситуациях 1—3 разумным является решение, направленное на рациональное использование имеюш егося запаса сырья, наличие которого оценивается функцией принадлежности нечеткого утверждения в большей степени , для своевременного выполнения заказов на продукцию обеих групп. Состав каждой группы продукции может быть как постоянным, так и переменным. В последнем случае требуется классифицировать набор видов продукции, которые могут быть изготовлены на основе имеющихся сырья и ресурсов, причем предпочтение отдается тем продуктам, которые имеют степень принадлежности к группе А большую. Сроки выполнения заданий по выпуску продукции уточняются с помощью функций степеней принадлежности нечеткого утверждения МНОГО РАНЬШЕ, рецепт используемого сырья — функциями принадлежности нечеткого утверждения В БОЛЬШЕЙ СТЕПЕНИ и т. д. Применение лингвистических переменных в задачах ситуационного управления позволяет автоматизировать процесс задания п формирования нечетких целей и условий при оптимизации функционирования ХТС. Решеипе таких задач направлено на своевременную перестройку всех необходимых параметров ХТС (структурных, проектных, режимных), а также на оптимальное перераспределение имеющихся ресурсов для достижения максимальной эффективности функционирования производств в связи со складывающимися ситуациями. [c.81]

С этой точки зрения весьма эффективным является подход Л. Заде, который предложил отказаться от какого-либо четкого описания в задачах принятия решений. Этот подход, основываясь на очевидном факте о нечетких представлениях ЛПР о целях и ситуациях принятия решений как качественных критериях, ограничениях, ориентируясь на использование лингвистических переменных как средств выражения этих нечетких представлений, предлагает построить некоторые функции принадлежности как способ формализации субъективного смысла этих качественных показателей. Характеристическая функция, выражающая степень принадлежности исследуемых явлений и показателей, имеющая не дискретные, а непрерывные на некотором интервале значения, напоминает некоторые интуитивные вероятностные распределения при оценке этих явлений и показателей. Но в отличие от вероятностных методов оценки в подходе нечетких множеств Заде развита техника использования оценок нечетких ситуаций, которая дает возможность получить новое описание моделей принятия решений в условиях нечеткой информации, научиться извлекать из нечеткого описания правила выбора целесообразных альтернатив, причем эти правила, носящие также нечеткий характер, формируются в терминах функций иринадлежности... [23]. [c.82]

Подход нечетких подмножеств и лингвистических переменных позволяет расширить возможности двузначной математической логики, где истинность фактов может принимать только два значения (1 — истина, О — ложь). В нечеткой логике предполагается, что пстинность фактов выражается нечеткими терминами, формализация которых осуществляется заданием функций принад-лежностп, пришшающих значения из интервала [О, 1] [И, 14, 33— 35]. Целесообразность такого обобщения вытекает из того, что в ряде случаев исследователь прп оценке достоверности фактов [c.84]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология