 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал Игровые автоматы с быстрым выводом Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.
| Пример 1. Разработка системы нечеткого вывода (СНВ)
В качестве примера рассмотрим разработку экспертной системы, определяющей, нужно ли эвакуировать расположенный у реки город при угрозе наводнения. Система будет работать со структурой, описывающей некоторые объекты. В качестве переменных возьмем наиболее значимые в прогнозировании наводнений факторы. 1. УРОВЕНЬ ВОДЫ. Если уровень воды в реке в черте города высок, существует угроза наводнения. Уровень воды может повышаться за счет стоков дождя и талого снега. 2. ДОЖДЬ. Если ожидаются обильные дожди и уровень воды высок, то есть вероятность наводнения. Если дождей не ожидается, то в предсказании наводнений этот фактор не учитывается. 3. ТЕМПЕРАТУРА. Если предсказана теплая погода и с гор в реку стаяло много снега, а уровень воды в реке высок, есть опасность наводнения. СНЕГ. В расчет принимается количество снега в горах. Таяние снега может вызвать дополнительный сток воды в реку и повысить опасность наводнения. Если в горах мало снега, то этот фактор менее важен при прогнозировании наводнений, чем ТЕМПЕРАТУРА и ДОЖДЬ. Этап 2. Каждой входной и выходной переменной поставим в соответствие набор функций принадлежности (ФП). Для water level определяем: диапазон базовой переменной [0, 10]; значения термов «высокий», «низкий» (high, low) и соответствующие им две ФП, тип которых - треугольные нечеткие числа (trimf). Для лингвистической переменной " интенсивность дождя» rain определим: диапазон базовой переменной [0, 50]; значениятермов: “слабый”, “умеренный”, “обильный” (small, middle, large) и соответствующие им две ФП, тип которых - треугольные нечеткие числа (trimf). Для лингвистической переменной температура (temperature)определяем диапазон базовой переменной [-10 30]; значения «низкая», «средняя», «высокая», (low, median, high) и соответствующие им две ФП, тип которых - трапецеидальные нечеткие числа (tramf). Для переменной снег (snow) определим диапазон базовой переменной [0, 30]; снаименованиями: “много”, “мало”поставлены в соответствие две ФП (big, small) типа гауссиан (gaussmf). Этап 3. Построение базы знаний.Определим набор правил вида ЕСЛИ…ТО, которые задают связь входных переменных с выходными (сделать самостоятельно). Например, правила 1. ЕСЛИ water level = «высокий» И
Пример 2. Рассчитать композицию нечетких отношений Q∙R для выбора специальности.
Бинарное нечеткое отношение задается на базисных множествах X1={ xi },i=1,…,n1, X2={ xj },j=1,…,n2 и определяется как нечеткое отношение Q={<xi,xj>, μQ( <xi,xj>)}. Здесь μQ (<xi,xj>) – функция принадлежности бинарного нечеткого отношения, которое определяется как отображение μQ:X1× X2→[0,1], а через <xi,xj> обозначен кортеж из двух элементов, при этом xi Композиция нечетких отношений определяется следующим образом. Пусть Q и R— конечные или бесконечные бинарные нечеткие отношения. Причем нечеткое отношение Q={<xi, xj>, μQ(<xi, xj >)} задано на декартовом произведении универсумов Х1×Х2, а нечеткое отношение R={<xj, xk)>, μR(<xj, xk>)} — на декартовом произведении универсумов X2×X3. Нечеткое бинарное отношение, заданное на декартовом произведении Х1×Х3 и обозначаемое через S=Q • R, называется композицией бинарных нечетких отношений Q и R, а его функция принадлежности определяется следующим выражением: μQ•R (<xi, xk >) = max{min{ μQ(<xi, xj >), μR(<xj, xk >)}. Определенную таким образом композицию бинарных нечетких отношений называют иногда (max-min) -композицией или максиминной сверткой нечетких отношений.
Таблица 2. Нечеткое отношение Q профилирования специальностей
Таблица 3. Нечеткое отношение Q профилирования кандидатов на обучение
Рассчитать композицию нечетких отношений Q•R для выбора специальности.
|
X1, xj