Úvod do systému
Při studiu kvantifikovaného přesného systému, který se neúčastní, existuje řada efektivních systémových teorií; ale v systému lidského stroje, systému řízení, ekonomickém systému, společnosti V systémech, jako jsou činnosti lidského myšlení, systém není zcela přesný kvůli logice, uvažování, úsudku a rozhodování lidského mozku, tento související systém má nějaký druh fuzzy. Jak se elektronický digitální počítač vyvíjí směrem k chytrému stroji, bude stále více a více fuzzy systémů.
V obvyklé systémové teorii je systém jasně určen v určitém časovém stavu a vstupu a stav a výstup příštího okamžiku bude jednoznačně jedinečný. Tento systém se nazývá deterministický systém, jinak se nazývá nedeterministický systém. Předpokládá se, že stav a vstup systému v určitém okamžiku, i když stav a výstup příštího času nelze určit, ale může určit rozdělení pravděpodobnosti dalšího stavu, tento systém se nazývá náhodný systém, který je třída neurčitosti. Sexuální systém. Pokud není možné určit rozdělení pravděpodobnosti příštího stavu, je možné určit sbírku možných stavů příštího času, což je jiný typ nedeterministického systému. Pokud je množina možných stavů v tomto nekvalitativním systému reprezentována rozmazaným souborem, nazývá se fuzzy systém.
Fuzzy systém je stejný jako klasický systém, jeho výzkumná náplň zahrnuje také energii, umí pozorovat, minimální implementaci, identifikaci systému, predikci, řízení a stabilitu.
Základ fuzzy logiky
Fuzzy sada
Myšlení mnoha lidí nemá žádné jasné rozšíření, jako „velký“, „střední“, „malý“ Počkejte, tyto neostré koncepty nelze popsat v klasické sbírce. Profesor Zadeh, profesor Zadeh, navrhl popsat tyto fuzzy koncepty, definované takto:
given the domain u, u to [0, 1] closed interval
is called a blurred subset of u,
Subjektivní funkce
Existuje několik typů běžných funkcí příslušnosti: trojúhelníkové funkce (obrázek 1-1), žebříková funkce (obrázek 1-2), funkce gaussovského typu (obrázek 2-1), funkce zhongmoid (obrázek 2-2), funkce sigmoidního typu ( obr. 3-1) a funkce typu Z (obr. 3-2).
Trojúhelníková funkce a žebříková funkce jsou v podstatě segmentové lineární funkce, takže jejich použití a výpočet je relativně jednoduchý.
Gaussova funkce příslušnosti a křivka funkce příslušnosti zvonu mají dobrou hladkost a grafika není nulová a má relativně jasný fyzikální význam, což je nejčastěji používaná funkce členství.
Křivka funkce příslušnosti sigmoidního typu má také dobrou hladkost, odlišnou od Gaussovy funkce příslušnosti, a funkce příslušnosti typu SigmoID je vhodná pro prostředky asymetrickosti. Funkce členství typu Z je založena na spline interpolaci.
Základní architektura
Fuzzy systém Základní architektura Jak je znázorněno na obrázku 4, hlavní funkční blok zahrnuje: mechanismus nejednoznačnosti, bázi fuzzy pravidel, fuzzy uvažování a mechanismus zbavení.
Fuzzy mechanismus
Funkcí ambitačního mechanismu je převést jasná externí vstupní data do vhodné jazykové fuzzy informace; to znamená, že jasná data jsou rozmazaná do rozmazaných informací.
Knihovna fuzzy pravidel
1, jazyková fuzzy pravidla (Mamdaniho fuzzy pravidla):
then 2, funkční fuzzy pravidla:
the
(1) lineární fuzzy pravidla:
(2) jednobodová fuzzy pravidla:
Then
(3) Tsukamoto Fuzzy Rule: Rear Part of this Fuzzy rule
Uvažovací motor bude přiměřeně proveden těmito fuzzy pravidly, aby se určilo rozhodnutí učinit v dalším kroku. Hlavní rozdíly ve výše uvedených třech pravidlech se liší pouze v zadní části fuzzy pravidel.
Fuzzy inference
Engine fuzzy uvažování je jádrem fuzzy systému, který může simulovat způsoby rozhodování lidského myšlení pomocí přibližného uvažování nebo fuzzy uvažování, aby bylo dosaženo vyřešení problémů Datum.
Defuzní mechanismus
projde fuzzy uvažováním a proces převodu na srozumitelnost číselné hodnoty nazýváme "deprive".
Kvůli různým fuzzy pravidlům to bude jiné, vězení, po fuzzy zdůvodnění je hypotéza vyjádřena v rozmazané sbírce (např. pravidlo rozostření jazyka) a Some je vyjádřeno v jasné hodnotě.
Pro uvažování je fuzzy množina, běžně používaná deprivační metoda má těžiště, metodu maximálního průměru, metodu maximálního průměru, metodu centrálního průměru a korekční centrum; je to jasné po zdůvodnění Pokud je hodnota, metoda hmotnostního průměrování nejrozšířenější metodou deprivace.
Funkce
Výhodou fuzzy systému je, že jej lze integrovat do expertních zkušeností a schopnost zobecnění závisí na datech. Vzhledem k využití odborných zkušeností s jazykem byl systém fuzzy usuzování aplikován v mnoha inženýrských odvětvích. Současný vstup systému fuzzy logiky je však plně přesný nebo úplný soubor rozostření, což může být nutné zadat současně v aplikaci. Přesné hodnoty a fuzzy jazykové proměnné je třeba zlepšit na stávajících fuzzy systémech; vstupní, výstupní rozdělení prostoru a funkce členství a její parametry se opírají především o osobní zkušenosti, často vyžadují opakované zkoušení, Velmi subjektivní a nejistota.
Fuzzy Typ systému
Čistý systém fuzzy logiky
Čistý systém fuzzy logiky is only composed of fuzzy rules and fuzzy reinforcing machines, As shown in Figure 5, its input and output is a blurred set. Because the input and output of the pure fuzzy logic system is a blurred collection, the input and output of most engineering systems in the real world are precise, so the pure fuzzy logic system cannot be directly applied to the actual engineering. In order to solve this problem, the scholars propose Mamdani fuzzy logic system with fuzzy generator and blur elimination based on the pure fuzzy logic system, and Japanese scholarous high-wood (sugeno) proposed a fuzzy rule. The latter conclusion is the fuzzy system of the precise value, called high-grade - closing fuzzy logic system.
Gaogu - Guan Yeno type fuzzy logic system
Struktura systému fuzzy logiky typu Gao Wume - Guan Yeeno Obrázek 6 ukazuje, že se jedná o třídu speciálních systémů fuzzy logiky, které se liší formou obecného fuzzy pravidla. Výstup systému fuzzy logiky typu Gaowu-Guanye je stále přesná hodnota bez eliminace rozmazání. Jeho výhodou je, že výstup lze vyjádřit lineární kombinací vstupních hodnot, protože metodu lze přivést k odhadu parametrů pro určení parametrů systému a lze ji přibližně analyzovat a navrhnout fuzzy logický systém s lineárním řízením. metoda systémové analýzy. Nevýhodou systému je, že výstupní část pravidla nemá hodnotu fuzzy jazyka, takže nevyužívá výhody expertních znalostí a také jsou v tomto systému omezeny různé principy fuzzy logiky.
Mamdaniho fuzzy systém
V fuzzy systému typu Mamdani jsou přední a zadní částí fuzzy pravidel hodnoty fuzzy jazyka, což je v podstatě Vstupní a výstupní části systému čisté fuzzy logiky přidávají fuzzy generátor a eliminaci rozostření a struktura je znázorněna na Obr. Vstupy a výstupy systému jsou přesné, takže je lze použít přímo ve skutečném inženýrství. Díky své rozsáhlé aplikaci je také známý jako standardní model fuzzy systému.