CC BY
32
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МЯГКОЙ МОДЕЛИ НЕЧЕТКО-ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА Бобырь Максим Владимирович, д.т.н., профессор кафедры ВТ Нассер Абдулдаиам Абдулджалил, аспирант кафедры ВТ Абдулджаббар Мухаммед Абдулла, аспирант кафедры ВТ Юго-Западный государственный университет, Россия
Рассмотрены вопросы построение нечетких моделей путем настройки функций принадлежности по экспериментальным данным с оценкой параметр среднеквадратического отклонения, наилучшее решение достигается при его минимальном значении.
Ключевые слова: сигмодальная функция принадлежности, нечетко-логический вывод, мягкие вычисления, ЯМБЕ.
При использовании алгоритмов нечетко-логического вывода встает задача о выборе числовых значений параметров входных и выходных функций принадлежности (ФП). Для решения этой задачи на практике используется параметр ЯМБЕ (среднеквадратическое отклонение). Рассмотрим пример анализа эффективность нечеткой системы на его основе.
Пусть имеется нечеткая М180-система, имеющая две входные и одну выходную переменные, заданные сигмодальной ФП. Пусть каждая из входных переменных имеет по три терма, а выходная пять термов (рис.1). Причем ФП строятся на основе следующей формулы
/(X; а, Ь, с) = - 1
1 +
х - с
а
2Ь
где а, Ь, с - параметры П-образной функции принадлежности; х количественное значение входного параметра.
!■:■:■: 1зк ш изс мэа нее
а) б)
Рис. 1 Графики функций принадлежности: а - первая входная переменная х1; б - вторая входная переменная х2.
Проведем имитационное моделирования работы нечеткого вывода при варьировании значения параметра а сигмодальной ФП. Причем расчет значения ЯМБЕ проводился с учетом мягких арифметических формул нахождения минимума и сведен в таблицу 1.
На рисунке 2 представлены ФП выходных переменных нечеткой М1БО-
а) б) в)
Рис. 2 Графики функций принадлежности выходной переменной у : а - при
а =7; б - при а =15; в - при а =30
Таблица 1. Расчет ЯМБЕ
№ Параметр (а) ЯМБЕ
1 7 22.99
2 15 21.01
3 30 16.47
4 50 12.4
Из данных представленных в таблице 1 сделаем вывод, что при увеличить параметра а выходной ФП значение ЯМБЕ уменьшается, что приводит к повышению точности нечетко-логической системы.
Список литературы
1. Емельянов С.Г., Титов В.С., Бобырь М.В. Адаптивные нечетко-логические системы управления. Монография. Москва: АРГАМАК-МЕДИА, 2013. 184 с.
2. Емельянов С.Г., Бобырь М.В., Анциферов А.В. Алгоритм самообучения адаптивных нейро-нечетких систем на основе мягких вычислений // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 8. С. 003-009.
3. Титов В.С., Бобырь М.В., Беломестная А.Л. Интеллектуальная система управления подачей при обработке деталей резанием // Промышленные АСУ и контроллеры. 2010. № 8. С. 17-20.
4. Емельянов С.Г., Титов В.С., Бобырь М.В. Интеллектуальные системы на основе нечеткой логики и мягких арифметических операций: Учебное пособие. М.: АРГАМАК-МЕДИА, 2014. -341 с.
5. Бобырь М.В., Титов В.С., Милостная Н.А., Глобин П.В. Оценка достоверности при моделировании нечетко-логических систем // Промышленные АСУ и контроллеры. 2012. № 7. С. 32-38.
6. Титов В.С., Бобырь М.В., Анциферов А.В. Адаптивный мультисетевой алгоритм нечетко-логического вывода в задачах управления оборудованием с ЧПУ // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 5. С. 18-23.
7. Титов В.С., Бобырь М.В. Модернизация АСУ оборудованием с ЧПУ на основе аппарата нечеткой логики // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2010. № 2. С. 40-43.
8. Бобырь М.В., Титов В.С., Нассер А.А. Автоматизация процесса управления скоростью резания на основе мягких нечетко-логических вычислений // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2014. № 2. С. 40-47.
