Page 29 - Семенцов Г

Тоді функція належності визначається як μ х = m x /n x – загальний
об`єм вибірки;
є індивідуальна ОПР, але статистика відсутня. В даному
випадку оцінюється суб`єктивна ймовірність використання
об`єкта Х в якості представника класу А, яку і передбачається
вважати функцією належності;
є колективна ОПР, n 1 – є число експертів якої на питання
про належність Х до класу А відповідає "так", а n 2 -е число –
"ні". Тоді μ х визначається як:
μ х = n x /(n 1 +n 2 ).
Детальна бібліографія по цьому питанні приведена в
роботі (12).
Визначення нечіткого відношення . При побудові
системи керування, яка включає нечітку модель, правила
формуються на основі апріорної інформації, яка носить якісний
характер, а також виходячи із досвіду і кваліфікації експертів. Як
вже було зауважено, основним типом структури є логічна
зв`язкова виду :
"якщо х = х j ; то y = y j ; то u = u j ; інакше..."
Число правил суттєво залежить від числа значень
лінгвістичних змінних, формалізація яких визначеними
нечіткими множинами і подальше використання формули (u)
дають можливість розрахувати елементи нечіткого відношення.
Одержаною матрицею можна користуватися без будь-
яких змін або коректувати її в процесі керування.
Методи текучої корекції нечіткого відношення можуть
бути умовно розбиті на два напрямки. Відмінною рисою першого
є корекція нечіткого відношення на основі вибору правил самою
системою керування із числа апріорного заданих варіантів. У
другому випадку для уточнення моделі використовуються дані,
одержані безпосередньо від об`єкта в процесі керування.
Розглянемо основну ідею методів корекції нечіткого
відношення, які належать до першого напрямку, на прикладі
нечіткої системи автоматичного керування, яка здатна навчитись.
Тут вибір найкращих правил керування здійснюється
виходячи із досягнення екстремуму заданого критерію
(максимальної швидкодії) при обмеженнях, накладених на
складність моделі. Навчання системи здійснюється наступним
чином. (рис. 3.6):

32