Аналитическое решение вопроса заторообразования на основе нечеткой логики

Аналитическое решение вопроса заторообразования на основе нечеткой логики

Замечу вначале, что понятие правила восходит к системам подстановок Поста и нормальным алгорифмам Маркова [4]. Каждое правило имеет следующий вид: В качестве такого языка можно выбрать любой язык, например язык исчисления предикатов первого порядка, в котором имеется выделенный сорт переменных. Схема базы данных должна содержать все те отношения, которые соответствуют предикатным символам из С, А и . Так, если условие некоторого правила содержит атомарные формулы 1 ,…, , 2 ,…, , …, ,…, , то база данных должна содержать отношения 1, 2, …, , соответственно; интерпретирующие предикатные символы 1, 2, …, . Основной вычислительный механизм системы [5], состоящей из множества правил, базы данных и некоторой стратегии выбора правил - следующий недетерминированный процесс: Иначе перейти к п. Завершается каждый шаг этого процесса добавлением и удалением данных. А именно, выполняется следующее преобразование: Обозначим описанный основной вычислительный механизм через К.

-анализ с использованием аппарата нечеткой логики

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Количество траниц: Исследование понятия сложной системы и ее основных элементов. Математическая теория нечетких множеств. Нечеткие правила и способы нечеткого логического вывода.

Разработка базы правил (БП) cиcтем нечеткoгo вывoда, которая являются: нечёткая модель, чёткие значения входных лингвистических переменных, Для описания предметной области применяется диаграмма IDEF0. широко и эффективно используются как в бизнес-анализе, так и в.

Оценку риска информационной безопасности организации предлагается проводить с использованием теории нечеткой логики. Применение нечетких моделей позволяет учитывать как количественные, так и качественные характеристики, а также представлять нечеткие описания с помощью нечетких множеств и лингвистических переменных. На основе предложенной методики была разработана нечеткая продукционная модель, в которой определены семь входных лингвистических переменных, характеризующих факторы риска, и четыре выходных лингвистических переменных, характеризующих риски различных областей информационной безопасности.

Модель содержит четыре базы правил и позволяет проводить лингвистический анализ рисков информационной безопасности организации. Нечеткая продукционная модель позволяет снять ограничения на число учитываемых входных переменных и интегрировать как качественные, так и количественные подходы к оценке рисков. Механизм получения оценок риска на основе алгоритма Мамдани позволяет получить численное значение риска, лингвистическое описание степени риска, а также уровень уверенности эксперта в возникновении рискового события.

Результаты моделирования могут быть использованы ИТ-менеджерам для выявления приоритетов рисков очень высокий, высокий, средний, низкий, очень низкий и выбора плана мероприятий по снижению влияния наиболее опасных угроз на информационную безопасность организации.

Средства стохастической подготовки обучающихся на основе информационных технологий Нечетким мн же тв м называет я некая в купн ть элемент в пр изв льн г характера, тн ительн к т рых нельзя п лн й пределенн тью утверждать, принадлежит ли т т или ин й элемент ра матриваем й в купн ти. Ф рмальн нечетк е мн же тв А м жн пределить как мн же тв уп ряд ченных пар или к ртежей ледующег вида: С п м щью нечетк й л гики вып лняют браб тку не пределенных данных и итуаций, применяя а циативные п нятия чел века — лингви тиче кие термины.

Разраб тка и применение и тем нечетк г выв да включают в ебя ряд этап в, к т рые вып лняют я п м щью н вных п л жений нечетк й л гики. Нечеткий выв д характеризует я ледующими этапами:

Формирование базы правил систем нечеткого вывода. правил совпадают с рассмотренными выше при описании данного этапа. условий всех правил нечетких продукций используются парные нечеткие логические операции. (не нечеткие) значения всех выходных лингвистических переменных в.

Лингвистические переменные играют важную роль при построении нечётких моделей: Принципиально важным является то, что любая лингвистическая переменная, как и все её значения, определяется конкретной количественной шкалой, называемой базовой шкалой. Отсюда вытекаетдругое определениелингвистической переменной: Лингвистической переменнойназывается переменная, заданная на некоторой шкале базовой шкале и принимающая значения, являющиеся словами и словосочетаниями естественного языка.

Значения лингвистической переменной описываются нечёткими переменными. К названию лингвистической переменной и названиям её термов не предъявляется особых требований. С этими величинами, за которыми скрыт математический аппарат нечётких множеств, непосредственно работает эксперт, описывающий систему качественными или нечёткими понятиями. Однако к функциям, аппроксимирующим эти нечёткие понятия, а также к их взаимному расположению, предъявляются определённые требования. Выделим ряд ограничений, которым должны удовлетворять термы лингвистических переменных.

Ограничение, накладываемое на вид функций принадлежности, соответствующих базовым термам, выглядит так: В соответствии с выражением 3. Следующее условие может быть определено как полнота и согласованность: С другой стороны, каждое значение из области определения лингвистической переменной должно описываться хотя бы одним термом. Очередное условие — нормальность— определяется следующим выражением:

2.6. Нечеткая и лингвистическая переменные

Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Нечеткая логика и нейронные сети: Понимание, что в большинстве систем управления не требуется строгая математическая модель объекта управления обусловило научный поиск в области нечеткого представления и оперирования информацией.

Тогда, по об- щим правилам статистики, определим среднее значение x гистограммы и Терм-множества значений лингвистических переменных Для описания вида подмножеств терм-множества введем систе- .. Недосекин А. О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных [ Электронный ре-.

Экспертная система обоснования конкурентной стратегии позиционирования видов деятельности Введение к работе Актуальность проблемы исследования. Переход от административной системы управления к рыночному механизму функционирования; экономики объективно вызывает необходимость реформирования финансово-хозяйственной деятельности предприятий. Возникший в связи с этим системный кризис макроэкономической среды, определяющей правовые, налоговые, внешнеэкономические и другие условия функционирования российских предприятий, существенным образом усложнил процесс перехода от одной системы к другой системе хозяйствования.

Вместе с тем постепенное решение перечисленных проблем на государственном уровне на первое место выводит задачи формирования эффективной стратегии функционирования предприятий в новых условие ях и определения внутренних резервов по проведению структурной перестройки основных видов деятельности. В настоящее время ключевым вопросом экономического развития является привлечение инвестиций; которые должны повлечь за собой подъем основных отраслей экономики.

Для существенного улучшения показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий необходимо- проведение комплекса организационно-технических мероприятий по совершенствованию технологической, инвестиционной политики и моделей управления бизнесом, который составляет процесс реструктуризации предприятия. В связи с этим возрастает значение разработки научно обоснованной методологии реструктуризации предприятий, базирующейся на применении математических и инструментальных методов моделирования финансово-хозяйственной деятельности.

Одним из эффективных подходов к реструктуризации предприятий является реинжиниринг бизнес-процессов РБП на основе современных информационных технологий, который в настоящее время находит все более широкое применение в зарубежной и отечественной практике. Реинжиниринг бизнес-процессов ориентирован на реализацию принципов сквозного управления цепочками операций, выполняемых взаимодействующими подразделениями предприятия для наилучшего удовлетворения запросов потребителей.

Принципы процессного управления распространяются:

Ваш -адрес н.

Лингвистическая запись[ править править код ] В лингвистике отношения фиксируются в словарях и в тезаурусах. В словарях в определениях через род и видовое отличие родовое понятие занимает определённое место. В тезаурусах в статье каждого термина могут быть указаны все возможные его связи с другими родственными по теме терминами. От таких тезаурусов необходимо отличать тезаурусы информационно - поисковые с перечнями ключевых слов в статьях, которые предназначены для работы дескрипторных поисковых систем.

Классификация семантических сетей[ править править код ] Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений. По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и неоднородными.

уровень эффективности использования ресурсов, капитала и труда и его Математический аппарат, обеспечивающий адекватное описание и Принципиальное отличие лингвистической переменной от переменной . Для формирования правила перехода от значений финансовых показателей к.

Таким образом, значение термина есть нечеткое подмножество М из Х, для которого служит символом. Более сложные понятия могут характеризоваться составной лингвистической переменной. Для лингвистической переменной возраст соответствующая базовая переменная является по своей природе числовой переменной. С другой стороны, для лингвистической переменной внешность мы не имеем четко определенной базовой переменной.

В этом случае функцию принадлежности определяют не на множестве математически точно определенных объектов, а на множестве обозначенных некими символами. Лингвистические переменные играют важную роль при построении нечетких моделей: Поэтому принципиально важным является то, что любая лингвистическая переменная, как и все ее значения, определяется конкретной количественной шкалой, называемой базовой шкалой Х.

Отсюда вытекает другое определение лингвистической переменной. Лингвистической называется переменная, заданная на некоторой шкале базовой шкале и принимающая значения, являющиеся словами и словосочетаниями естественного языка. Значения лингвистической переменной описываются нечеткими переменными.

13 Глава 3 Проектирование

Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики П Активизация подзаключений в нечетких правилах продукций. Осуществляется использованием формулы 7. П Аккумуляция заключений нечетких правил продукций. Осуществляется по формуле 3.

Затем происходит описание дайной модели с помощью Fuzzy-терми нов, в которых используются лингвистические переменные. определенных « правил регулирования», основанных на принципе «если х = а и у = Ь, то z -* (а; 6)». Товароведение и экспертиза товаров - Управление бизнес- процессами.

Элементы, определяющие выполняемые действия и порядок их выполнения. - основной элемент бизнес-процесса. Элементы могут соединяться последовательно или вкладываться один в другой. Соответственно могут быть простыми не содержащими других или сложными. В описании языка указано, что бизнес-процесс является специальным типом сложной . Всего существует 17 типов простых . Основной тип простой называется .

1.3 Лингвистические переменные

Имя пользователя или адрес электронной почты Нечеткая логика — математические основы Нечеткая логика 16 комментариев Версия для печати Введение Математическая теория нечетких множеств и нечеткая логика являются обобщениями классической теории множеств и классической формальной логики. Данные понятия были впервые предложены американским ученым Лотфи Заде в г. Основной причиной появления новой теории стало наличие нечетких и приближенных рассуждений при описании человеком процессов, систем, объектов.

лингвистическое описание, расположенные после then в правиле. Результат переменных, содержащихся в результатах этих правил. База знаний: Универсальность и использование нечеткой логики в системах управления. 5. 2. Теория Бизнес центр «Бейбитшилик », офис Тел.: ()

Баумана Предложен метод построения нечеткого регулятора для следящего привода. Приведены результаты математического моделирования синтезированной системы. Например, для повышения вычислительной способности системы и возможности применения более простых контроллеров функции принадлежности для всех термов выбираются треугольной формы. Управление, вычислительная техника и информатика. Макарова Метод рассуждений на основе прецедентов - , используется для представления знаний в социально-экономических системах.

Представлена история развития метода рассуждений на основе прецедентов и применение этого метода в различных областях. Рассматривается гибридная модель представления знаний на основе интеграции метода рассуждений на основе прецедентов и нечеткой логики. Рассмотрен алгоритм формирования нечетких правил, где каждая входная лингвистическая переменная может принимать 3, 5 или 7 терм-значений, описываемых треугольными функциями принадлежности. Предлагается новая процедура аккумуляции заключений конкурирующих правил, полученных в результате логического вывода.

Исследуется точность классификации полученной гибридной модели на разных наборах данных и с различным набором функций принадлежности. Результаты исследований позволяют утверждать, что разработанный метод машинного обучения на основе нечеткого вывода существенно повышает точность классификации прецедентов. Универсальное множество для каждой лингвистической переменной определяется динамически.

В качестве универсального множества используем отрезок от минимального до максимального значения. Кабулова В работе анализируется возможность применения теории нечетких множеств для контроля уровня неопределенности при расчете технологических параметров в металлургическом производстве В этой ситуации применение прямого аналитического метода часто приводит к довольно громоздким выражениям, поэтому более удобно для нахождения искомой функции принадлежности использовать обратный численный метод.

Показано, что имеется возможность применения ресурсосберегающих технологий, а система управления обеспечивает плавный переход к новым нормативным значениям с удержанием показателей качества управления процессом в допустимых значениях, адаптируясь к новым условиям. - . - , . На сегодняшний день не существует конкретной методики комплексирования процедур нечеткого вывода с использованием базы правил, которая позволяла бы реализовать нечеткое управление в соответствии с заранее сформированными оценками качества управления производственным процессом ПП , вопрос выбора способа реализации алгоритма нечеткого вывода поэтапно является актуальным.

Для обеспечения требуемых значений климатических параметров в ПП изготовления микроэлектроники с помощью КДС предлагается выполнить декомпозицию традиционной технологии на два взаимоувязанных процесса — оценивания и управления. Для решения задачи оценивания целесообразно использовать рекуррентный фильтр РФ , который следует построить в соответствии с моделью поведения системы, обеспечивающей прогнозирование, обнаружение и учет возмущающих факторов [3].

Универсальное множество Х лингвистической переменной. Формирование базы правил систем нечеткого вывода. .. В настоящее время в сфере бизнеса и экономики широко используются человеко- машинные . Однако при попытках математического описания ряда систем язык обычных.

Статьи Соросовского Образовательного журнала в текстовом формате Нечеткие множества и их использование для принятия решений Жирабок А. Приведены основные операции над нечеткими множествами и их свойства. Рассмотрены примеры приложения нечетких концепций для решения некоторых математических и технических задач. При этом далеко не всегда могут быть поставлены натурные эксперименты, зачастую они слишком дороги и требуют значительного времени, во многих случаях их проведение связано с риском и большими материальными или моральными издержками.

В таких ситуациях предпочтительнее компьютерное моделирование, которое, однако, невозможно без использования математических моделей изучаемых объектов и процессов или проектируемых изделий. Одним из главных требований к таким моделям является требование адекватности, то есть соответствия модели рассматриваемому явлению. Для многих технических систем и их элементов давно существуют весьма точные модели, которые зарекомендовали себя настолько хорошо, что зачастую удается провести процесс проектирования без обращения к натурному эксперименту.

Этап испытаний изготовленных изделий его можно рассматривать как натурный эксперимент необходим в основном для выявления производственных дефектов. Иначе обстоит дело со сложными системами, где человек играет активную роль. Здесь действует так называемый принцип несовместимости [1]: Один из таких подходов был предложен Л. Заде [1], он связан с введением так называемых лингвистических переменных, описывающих неточное нечеткое отражение человеком окружающего мира.

Для того чтобы лингвистические переменные стали полноправными математическими объектами, потребовалось расширить одно из базовых понятий математики - понятие множества.

СЕКРЕТЫ ИНКУБАЦИИ ЯИЦ! Режимы инкубации куриных яиц. Температура и влажность в инкубаторе


Узнай, как дерьмо в"мозгах" мешает людям больше зарабатывать, и что сделать, чтобы очистить свои"мозги" от него полностью. Нажми здесь чтобы прочитать!