Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях. Ярушкина Н.Г. - 117 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

116
5.4. Реализация системы проектирования НК
5.4.1. Анализ методов реализации нечетких контроллеров
Началом возникновения теории нечетких множеств (Fuzzy Sets Theory)
можно считать 1965г., когда профессор Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) из универси-
тета Беркли опубликовал основополагающую работу «Fuzzy Sets» в журнале
«Information and Control» [1]. Эта работа заложила основы моделирования ин-
теллектуальной деятельности человека и явилась начальным толчком к разви-
тию новой математической теории.
Прилагательное «fuzzy» можно перевести на русский язык как нечеткий,
размытый. Оно было введено в название новой теории с целью отдаления от
традиционной четкой математики и булевой логики, оперирующих с четкими
понятиями: «принадлежит - не принадлежит», «истина – ложь». Сама теория
возникла, как «неудовлетворенность математическими методами классической
теории систем, которая вынуждала добиваться искусственной точности, неуме-
стной во многих системах реального мира, особенно в так называемых гумани-
стических системах, включающих людей» [2].
Математическая теория нечетких множеств, позволяет давать описание
нечетким понятиям и знаниям, оперировать этими знаниями и делать нечеткие
выводы. Нечеткая логика, в основном, обеспечивает эффективные средства
отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие мате-
матических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет
построить модель, адекватную реальности. Основанные на этой теории методы
построения компьютерных нечетких систем существенно расширяют области
применения компьютеров.
В последнее время нечеткое управление является одной из самых актив-
ных и результативных областей исследований применения теории нечетких
множеств.
Применение нечеткого управления оказывается особенно полезным, ко-
гда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с по-
мощью общепринятых количественных методов, или когда доступные источ-
ники информации интерпретируются качественно, неточно или неопределенно.
Многие комплексные процессы представляют собой многопараметрические
системы и являются существенно нелинейными, а в ряде случаев нелинейными
во времени. Для применения более сложных методов управления часто не хва-
тает информации о процессе и надежных математических моделей, описываю-
щих процесс. Знания о ходе процесса, на которые опирается оператор, реали-
зуются им в виде правил «если – то», имеющих нечеткое информационное со-
держание. Этот же принцип использован при автоматизации управления про-
цессами на базе нечеткого контроллера. Например: «если Х есть большое по-
ложительное число и Y есть малое положительное, то С есть положительное

Страницы