Метод нечеткий

Предлагаемая читателю монография представляет восьмую книгу в единой серии работ авторов под общим названием Системный анализ процессов химической технологии , выпускаемых издательством Наука с 1976 г. Семь предыдущих монографий 1. Основы стратегии, 1976 г. 2. Топологический принцип формализации, 1979 г. 3. Статистические методы идентификации объектов химической технологии, 1982 г. 4. Процессы массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы, 1983 г. 5. Процессы измельчения и смешения сыпучих материалов, 1985 г. 6. Применение метода нечетких множеств, 1986 г. 7. Энтропийный и вариационный методы неравновесной термодинамики в задачах анализа химических и биохимических систем, 1987 г.) посвящены отдельным вопросам теории системного анализа химико-технологических процессов и его практического применения для решения конкретных задач моделирования, расчета, проектирования и оптимизации технологических процессов, протекающих в гетерогенных средах в условиях сложной неоднородной гидродинамической обстановки. [c.3]

В процессе прогнозирования активности с использованием метода нечетких множеств условно можно выделить два этапа. Первый этап заключается в синтезе нечеткой модели. В основе этой модели лежит априорная информация о процессе, а также информация качественного характера, которая сводится к экспертным оценкам. Второй этап — это собственно процесс прогнозирования. Для построенной нечеткой модели задают входные данные (т. е. значения параметров, определяющих активность), а выходом модели является значение активности исследуемого катализатора. [c.108]

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ [c.1]

Связь качественного описания поведения параметров технологических процессов и нечетко определенных характеристик с числовыми системами лежит в основе методов формализации нечетких терминов. Дальнейшую переработку качественной информации выполняют, применяя математические методы, основанные на теории обычных множеств [14] и нечетких множеств [7,8, И, 18], которые обеспечивают решение задачи по переработке формализованной информации. Метод нечетких множеств в отличие от подхода обычных множеств позволяет оперировать более гибкой информацией. [c.19]

Согласно методу нечетких множеств связи на диаграмме рассматриваем как нечеткие отношения между величинами, представляющие собой нечеткие подмножества соответствующих универсальных множеств. [c.106]

Таблица 3.6. Результат расчета поля температур методом нечетких множеств (температура, °С)

Сравнение результатов моделирования поля температур, которые получены методом нечетких множеств и методом Фурье, показывает, что относительная ошибка расчета с использованием нечетких множеств менее 6%. Это доказывает справедливость подхода нечетких множеств при решении такого типа задач. Следует отметить, что реализация на ЭВМ алгоритма расчета поля температур с помощью нечетких множеств требует в 5—6 раз меньше машинного времени, чем расчет методом Фурье. [c.147]

Формализация и переработка качественной информации методом нечетких множеств были выполнены при построении математической модели для прогнозирования и синтезе ее с моделью управления качеством продукции в производстве полиэтилена методом высокого давления (ПЭВД) [7, 10]. При отображении производства полиэтилена в диаграмму взаимных влияний технологических параметров большинство связей формализовано нечеткими отношениями, а другие — обыкновенными дифференциальными уравнениями. Такое представление производства позволяет синтезировать математическую модель объекта исследования. [c.157]

В предыдущем разделе было показано, что одной из информативных характеристик качества полиэтилена является показатель текучести расплава, на который влияет максимальная температура во второй зоне трубчатого реактора. Представляется важным осуществлять прогноз показателя текучести расплава по результатам измерений максимальной температуры во второй зоне реактора. Для этого требуется синтезировать математическую модель. При синтезе модели были использован метод нечетких множеств [7]. [c.164]

В отличие от предыдущих глав в данной части книги предпринята попытка показать методы формализации и переработки качественной информации в процессе принятия решений в нечетко определенных ситуациях при проектировании и управлении хими-ко-технологическими производствами в целом. Рассматриваемые методы ориентированы на машинную обработку. При этом формализация и последующая переработка качественной информации выполняются методом нечетких множеств. Разработанные алгоритмы решения задач принятия решений в нечетко определенных ситуациях предназначены для обеспечения диалогового режима работы ЛПР с ЭВМ. [c.238]

Метод нечетких множеств, предложенный Л. Заде, привлек внимание специалистов различных направлений на решение проблемы машинной обработки качественной информации. Это стимулировало 1) критически оценить используемые ими и ранее известные методы исследования, 2) вскрытие особенностей технологических процессов, недостатков и трудностей построения математических моделей, 3) учет субъективных данных и знаний нри разработке-моделей и систем управления. [c.352]

Если оценивать метод нечетких множеств в целом, то он стимулировал развитие математических методов и методологии качественного этапа системного анализа, дал возможность учитывать при построении моделей факторы, которые носят качественный характер, и субъективные знания о технологических процессах, способствуя более детальному изучению процессов химической технологии. [c.354]

Применение метода нечетких множеств [c.360]

Сравнительная оценка технологической эффективности образцов полиакриламида разных марок методом нечетких [c.93]

Окончательный выбор из совокупности решений, ограниченных множеством Парето, приходится делать на основе имеющегося опыта, что приводит к субъективности оценки. Как раз на этом этапе требуется формализация имеющейся информации, аппаратом для чего может служить метод нечетких множеств. [c.95]

Адекватным математическим аппаратом, позволяющим формализовать подобную качественную информацию, является метод нечетких множеств, предложенный Л.Заде [69]. Данный метод позволяет перейти от лингвистических (смысловых) постановок различных проблем к математическим и разрабатывать алгоритмы принятия решений в условиях размытой исходной информации и нечетких целей. [c.95]

С подробным изложением метода нечетких множеств и его применения при решении промысловых задач можно ознакомиться в литературе [20, 67, 69]. В данном разделе приведены результаты ранжирования по данной методике различных марок полиакриламида для технологии СПС в случае жестких пластовых условий -при высокой температуре пласта и минерализации воды. [c.98]

Ранжирование образцов полиакриламида методом нечетких множеств [c.100]

В то время как классическая математика хорошо подходит для описания механических систем, работающих без участия человека, ввиду чрезвычайной сложности систем, работающих с участием человека, в последнем случае необходимы существенно отличные методы, и важную роль в данном случае играет нечеткая математика. Поскольку отдельную индивидуальность и ее мыслительные процессы можно рассматривать как систему с участием человека, то научная деятельность в этой области проводится с использованием упомянутых выше методов. Точно так же исследования научных сообществ и воздействия науки на общество представляют собой примеры систем с участием человека, которые могут быть смоделированы при помощи методов нечеткой математики. Этой области математики посвящено значительное число работ. Статьи [121, 123] можно рассматривать как хорошее введение в обсуждаемый предмет. [c.394]

В связи с этим Стрит и Сиборг предложили метод элюирования, основанный на образовании хлоридных комплексов вымываемых ионов [448]. В качестве элюента применяли 13,3 М НС1 или 20%-ный этанол, насыщенный хлористым водородом (при использовании последнего элюента часто возникают сильные радиолитические эффекты). Америций и кюрий, вероятно за счет участия 5/-электронов, образуют значительно более устойчивые хлоридные комплексы, чем лантаноиды, и вымываются раньше них. В свою очередь разделение актиноидов этим методом нечеткое, что требует комбинации -его с другими методами разделения. [c.355]

П р II м с р. Для иллюстрации применения метода нечетких множеств для предсказания активности исследуемого катализатора была выбрана реакция окисления СО на оксидах металлов. Этот выбор сделан в связи с тем, что для этой реакции имеется достаточно наденшый экспериментальный материал, приведенный в работе [2], что позволяет оценить достоверность резуль-тат1.в, полученных с помощью предложенного метода. [c.111]

Кафаров В. В., Дорохов И. П., Марков Е. П. Принцип описания химико-технологических процессов. Системный анатиз процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. М. Паука. 1986. 390 с. [c.362]

Ранее указывалось, то проблема сбора, оценки достоверности, фор мализации п переработки качественной информации возникает при решении задач моделирования и управления химико-технологическими процессами, принятия решений в условиях неопределенности, классификации и распознавании образов и др. Одним из современных подходов к решению данной проблемы является метод нечетких множеств. Последний обеспечивает формализацию знаний исследователя или группы исследователей о некотором технологическом процессе или явлении. [c.107]

Рассматривая математическую модель как способ сжатия и хранения знаний о конкретной технологии, метод нечетких множеств позволяет объединять знания, получаемые из различных источников, и фиксировать их в виде моделей. Метод дает возможность конструировать относительно гибкие математические модели, которые при изменении качественного описания исследуемой системы или необходимости учета дополнительных факторов можно достаточно просто перестроить. Такая перестройка может достигаться изменением диаграммы взаимных влияний технологических параметров (изменение числа параметров и связей между ними), корректировкой лингвистического описания взимосвязей между параметрами. Последнее влечет расчет корректируемых нечетких отношений, не изменяя другие. Все это не влияет существенным образом на алгоритм решения поставленной задачи, посколь ку может меняться количество параметров, связей между ними, а также качественное описание связей. Указанное справедливо в случае работы с диаграммами взаимных влияний параметров, которые представляют ориентированные графы при отсутствии замкнутых маршрутов. Решение именно таких задач было рассмотрено в книге. [c.353]

Качественный этап системного анализа предусматривает сбор, систематизацию и оценку достоверности первичной качественной информации. Она выполняется проведением повторных наблюдений, активных экспериментов, получением данных с помомщью имеющихся моделей. С этой точки зрения наиболее трудоемкой стадией применения подхода нечетких множеств является представление физико-химических систем в виде диаграмм взаимных влияний и запись достоверного лингвистического описания взаимосвязей между параметрами. В обоих случаях необходимо основываться на физико-химических закономерностях. Отметим, что при исследовании реальных производств метод нечетких множеств обычно применяют в дополнение к другим методам исследования. Для достаточно простых задач не выделяют качественный этап системного анализа и качественную информацию активно не используют. При построении моделей сложных процессов и явлений возникает необходимость учета качественной информации. [c.353]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология