Алгоритм аппроксимации

Принятие решения , которое соответствует вектору фиксированных значений входных переменных , будем осуществлять в такой последовательности.

1°. Зафиксируем вектор значений входных переменных

.

2°. Зададим функции принадлежности нечетких термов, используемых в нечеткой базе знаний (3.11) и определим значения этих функций для заданных значений входных переменных .

3°. Используя логические уравнения (3.13) вычислим многомерные функции принадлежности вектора для всех значений , выходной переменной . При этом логические операции И() и ИЛИ () над функциями принадлежности заменяются на операции min и max.

,

.

4°. Определим значение , функция принадлежности которого максимальна:

.

Это и будет искомым решением для вектора значений входных переменных .

Таким образом, предложенный алгоритм использует идею идентификации лингвистического терма по максимуму функции принадлежности, и обобщающий эту идею на всю матрицу знаний.

Вычислительная часть предложенного алгоритма легко реализуется на матрице значений функций принадлежности, полученной из матрицы знаний, путем выполнения операций min и max (рис. 3.3).

Приведенный алгоритм нахождения дискретных значений выходной переменной по заданному вектору фиксированных значений входных переменных и матрице знаний позволяет аппроксимировать объект с дискретным выходом.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: