Нечеткая логика

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]

Одной из задач нечеткой логики, как и любой другой математической логики, является вычисление истинности композиции высказываний А п В при условии, что истинности каждого высказывания Т (А) и Т (В) известны. Для этой цели в соответствии с введенными выше операциями над нечеткими подмножествами используют следующие правила [c.86]

Система прогнозирования каталитического действия, основанная на нечеткой логике [c.107]

Нечеткая логика — ЭЮ непрерывная логика, в которой используются в виде высказываний ЛП с нечеткими квантификаторами, [c.103]

В нечеткой логике достоверность представляется как истинное значение между 1 и О, и значения, приписанные ПП (см. рис. 3.2), это и есть истинные значения. Пусть и истинные значения для условий X и Y некоторого ПП, тогда истинное значение для условия в случае связей И и ИЛИ (см. рис. [c.104]

В зависимости от требуемой детализации формализация качественной информации может выполняться на основе либо двузначной, либо нечеткой логики. В данной книге основное внимание уделено применению последнего подхода. [c.6]

Э.тементы нечеткой логики [c.84]

В нечеткой логике предполагается, что выражение S является приближенно верным, если Т S) > 0,5 при всех возможных значениях аргумента. В противном случае, т. е. когда Т (S) < <С 0,5, выражение считают приближенно неверным., [c.87]

Из рассмотренного видно, что подход нечеткой логики, являющейся развитием двузначной и многозначной математических логик, позволяет проводить формализацию нечетко определенных понятий и тем самым осуществлять большую детализацию качественной информации об объекте исследования. [c.87]

Рассмотренный подход анализа функций нечетких переменных используется при решении обратной задачи — синтеза функций нечетких переменных при заданном множестве условий на нечеткие переменные [35]. Решение задачи синтеза функций нечетких переменных необходимо для построения логических схем, в основе которых лежит нечеткая логика. [c.91]

В случае, если из конечного непустого множества X вершин формируется упорядоченный набор пар и = х1, х ) различных вершин, граф называют ориентированным или сокраш енно — орграфом. Граф может быть представлен графически, что позволяет наглядно проследить влияние вершин друг на друга, или задан матрицей отношений, в которой каждому ребру графа ставится в соответствие число. При использовании двухзначной логики в оценке веса ребра графа это число может принимать только два значения О или 1. В случае использования нечеткой логики вес ребра графа может принимать значение из отрезка ТО, 1]. В последнем случае приходят к понятию нечеткого графа, которое определяют следуюш,им образом. [c.151]

Электронный язык представляет собой аналитическое устройство для качественного и количественного анализа многокомпонентных растворов различной природы, состоящее из массива (набора) неспецифических (неселективных) химических сенсоров, обладающих перекрестной чувствительностью. Для обработки сигналов от данной мультисенсорной системы используются различные математические методы распознавания образов (искусственные нейронные сети, анализ по главным компонентам, нечеткая логика и т.п.). [c.713]

Второй подход. Формирование интенсивности на основе правил нечеткой логики. [c.633]

Весьма кратко изложим некоторые понятия нечетких множеств и нечеткой логики. [c.633]

Практически важным является случай, когда сырье представляет собой смесь нескольких, обычно 2-3-х, видов нефти. В этом случае процедура идентификации варианта сырья и выбор соответствующих ситуационных моделей может быть упрощен. Определение варианта сырья может быть проведено на основе методов четкой и нечеткой логики. [c.659]

Правильность и точность данных и информации необходимы во всех областях науки. Тем не менее часто возникают такие ситуации, в которых существенная степень неопределенности неизбежна, поскольку и исходные посылки, и цепь умозаключений, и принятое в итоге решение могут быть не вполне точными. В связи с этим все больше возрастает интерес к той ветви математики, которая связана с расплывчатыми (или плохо определенными ) концепциями и имеет дело с такими предметами, как нечеткая логика, нечеткие алгоритмы и т. д. Эта ветвь математики используется во многих областях науки, в частности, в распознавании образов и поиске информации, где иногда трудно сформулировать точную детализацию или определение. [c.394]

Логические МПЗ —это модели, разработка которых основывается на использовании исчисления высказываний, исчисления предикатов 1-го порядка, индуктивных моделей правдоподобного вывода и псевдофизических логик. Логико-лингвистические МПЗ — это модели, базирующиеся на применении нечеткой логики и нечетких множеств. Селиютические модели — это адаптивные, или приспосабливающиеся, логико-лингвистические модели. Структурно-лингвистические МПЗ подразделяют на сетевые структурнолингвистические (семантические сети, сети-сценарии, сети Петри и функционально-информационные сети) и фреймы. При поиске решений НФЗ в химии и химической технологии часто используют МПЗ в виде продукционных правил (ПП). [c.33]

Для разработки логических МПЗ используют исчисление высказываний (пропозициональное исчисление), исчисление предикатов 1-го порядка (исчисление предикатов узкое), псевдофизические логики (временные, пространственные и причинные логики) и нечеткие логики, которые относятся к дедуктивным формальным системам, а также индуктивные формальные системы, которые отображают в общем случае правдоподобные рассуждения, порождающие индуктивные обобщения из имеющихся частных утверждений [3, 4, 9, 15, 16, 23]. [c.48]

В нечеткой логике принято считать, что утверждение (факт, высказывание), является приближенно истинным, если t(s)>0,5 при всех значениях api M HTa. В противном случае, т. е. при < 0,5, оно считается приближенно ложным. В качестве примера вычислим истинность нечеткого утверждения S (awb) a(oV ), если заданы значения /(а) = 0,7, t(b) = 0,9, t( ) = 0,2. [c.104]

Определение минимума—эта идея, свойственная нечеткой логике и отличающая ее от других методов (в которых производится умножение). Связь КОМБ (см. рис. 3.2) особо не оговаривается. В качестве такой связи можно рассматривать одну из связей И или ИЛИ . Собственно говоря, в нечеткой логике и нечетких выводах рассматривается случай, когда множества X, У, А и другие, описанные в предпосылках и выводах, суть нечеткие множества (НМ). [c.105]

Для диагностики и устранения неисправностей химических производств, когда знания о прщшнио-следственных связях неисправность - симптом -признак отсутствуют, разработана с использованием методов классификации советующая экспертная система (СЭС) с нечеткой логикой. Основными составляюгцими СЭС являются блок оценки состояния (БОС), СПГТР и блок выдачи управляющих воздействий (БУВ). [c.176]

Ниже обсуждаются вопросы формализации характеристик параметров ФХС, частным случаем которых являются нечетко определенные характеристики, и взаимосвязей между параметрами. Способы формализации параметров первого и второго типа зависят от требуемой детализации при решении конкретных задач. Согласно теории множеств, в основе которой лежит двузначная логика, связь между параметрами рассматривается как жесткая . Такая связь может принимать только два значения. Она может существовать или не существовать. Дальнейшая детализация отношений между параметрами достигается применением математического аппарата нечетких множеств, основанного на так называемой нечеткой логике [И, 14, 20]. Такой подход позволяет рассматривать и формализовывать более гибкие связи между параметрами, что в большей степени соответствует природе изучаемых явлений и описанию взаимосвязей на естественном языке. В этом случае переход от наличия связи к ее отсутствию осуществляется постепенно, что достигается введением понятия степени связи между параметрами. [c.21]

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]

В нечеткой логике пстинность факта трактуется как нечеткое подмножество универсального множества f/ <= [О, 1]. В этом случае истинность некоторого факта может быть описана терминами из множества Q = (истинный, очень истинный, более или менее истинный, не истинный, ложный, очень ложный, не истинный и не ложный и т. п. . Одной из возможных формализаций первич-, ного термина истинный , задаваемого функцией принадлежности Цист и), является следуюш ее выражение [И] [c.85]

Приведенное качественное описание возможных нарушений технологического процесса ректификации уксусного ангидрида и способов управления может быть положено в основу нечеткой модели. Данное описание иллюстрирует одну из первых стадий построения таких моделей. Следует отметить, что в данном виде качественное описание процесса допускает формализацию на основе двузначной логики. Если необходима большая детализация, может быть использована нечеткая логика. В этом случае при формировании условных предложений, которыми описываются пове- [c.229]

Самые же дорогие и сложные системы, как, например, Prism фирмы Nestor (стоимость от 400 тыс. долл.), включают все известные виды интеллектуальных программ - экспертные системы, нечеткую логику, нейронные сети, генетические алгоритмы и даже теорию хаоса, благодаря чему с успехом применяются в условиях неполноты, зашумленности и противоречивости информационных потоков реального мира. [c.247]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология