📙 Обработка нечеткой информации в системах принятия решений [1989] Борисов, Алексеев

💾 Скачать книгу

Обработка нечёткой информации — процесс, при котором системы работают с данными, которые не имеют чёткого значения, но могут быть представлены в виде нечётких множеств или лингвистических переменных. Для обработки такой информации используются методы на основе нечёткой логики — формы многозначной логики, производной от теории нечётких множеств.

Обработка нечёткой информации включает несколько этапов, которые называются процессом нечёткого вывода:
1. Фаззификация — преобразование входных данных в значения лингвистических переменных.
2. Нечёткий вывод — применение процедур на множестве продукционных правил для формирования выходных лингвистических значений.
3. Дефаззификация — преобразование выведенных значений в точные значения для действий или решений.

Некоторые методы обработки нечёткой информации:
▪️На основе алгоритмов нечёткого вывода. Например, механизм Мамдани, который включает фаззификацию, нечётный вывод, композицию и дефаззификацию.
▪️С использованием функций принадлежности. Они количественно определяют степень принадлежности элемента к нечётному множеству и могут принимать различные формы (линейная, экспоненциальная, гауссова).
▪️С применением интервального анализа. Позволяет работать с величинами, для которых задан лишь интервал допустимых или возможных значений.
#физика #автоматизация #нечеткая_логика #математика #алгоритмы #искусственный_интеллект #math #science #AI #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib