Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 68 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

68
T(x, y) = min{x,y} (минимум)
S(x, y) = max{x,y} (максимум)
T(x, y) = xy (произведение)
S(x, y) = x+y-xy (вероятностная сумма)
T(x, y)=max{x+y-1, 0} (t-норма Лукасевича)
S(x, y)=min{x+y,1} (t-конорма Лукасевича
ограниченная сумма)
Дальнейшее исследование в области нечеткой логики триангулярных
норм связано с введением на них параметрических классов [Ярушкина, 2004;
Батыршин и др., 2007].
По существу, все человеческие понятия являются нечеткими, так как они
получаются в результате группировки (clumping) точек или объектов, объеди-
няемых по сходству. Тогда нечеткость подобных групп (clumps) есть прямое
следствие нечеткости понятия сходства.
Простыми примерами таких групп яв-
ляются понятия «средний возраст», «деловая часть города», «немного облач-
но», «бестолковый» и др. Данную группу в нечеткой логике называют «грану-
лой» (granule). В естественном языке (ЕЯ) слова играют роль меток гранул и
служат для сжатия данных. Сжатие данных с помощью слов является ключе-
вым аспектом человеческих
рассуждений и формирования понятий.
В нечеткой логике гранулирование информации лежит в основе понятий
лингвистической переменной и нечетких правил типа «ЕСЛИ-ТО», задаваемой
операцией импликации.
Операция импликации
В качестве основного математического инструмента при определении
импликации А
В для нечетких множеств А и В используют композиционное
правило Л. Заде [Заде, 1974], являющееся обобщением правила modus ponens:

Страницы