Лекция. Лингвистические переменные. Лингвистическая переменная

Понятие нечеткой и лингвистической переменных использу-ется при описании объектов и явлений с помощью нечетких мно-жеств.

Нечеткая переменная характеризуется тройкой (α, X, А), где

α — наименование переменной;

X — универсальное множество (область определения α);

А — нечеткое множество на X, описывающее ограничения (т.е. μ A (x ) )на значения нечеткой переменной α.

Лингвистической переменной (ЛП) называется набор (β , Т, X , G, М), где

β — наименование лингвистической переменной;

Т — множество ее значений (терм-множество), представляю-щих собой наименования нечетких переменных, областью опре-деления каждой из которых является множество X. Множество Т называется базовым терм-множеством лингвистической пе-ременной;

G — синтаксическая процедура, позволяющая оперировать эле-ментами терм-множества T, в частности, генерировать новые тер-мы (значения). Множество T∪G(T), где G(T) — множество сгене-рированных термов, называется расширенным терм-множеством лингвистической переменной;

М — семантическая процедура, позволяющая превратить каж-дое новое значение лингвистической переменной, образуемое про-цедурой G, в нечеткую переменную, т.е. сформировать соответ-ствующее нечеткое множество.

Замечание. Чтобы избежать большого количества символов:

1) символ β используют как для названия самой переменной, так и для всех ее значений;

2) пользуются одним и тем же символом для обозначения не-четкого множества и его названия, например терм «Молодой», явля-ющийся значением лингвистической переменной β = «возраст», одновременно есть и нечеткое множество М («Молодой»).

Присвоение нескольких значений символам предполагает, что контекст позволяет разрешить возможные неопределенности.

Пример. Пусть эксперт определяет толщину выпускаемого изделия с помощью понятий «Малая толщина», «Средняя толщина» и «Большая толщина», при этом минимальная толщина равна 10 мм, а максималь-ная - 80 мм.

Формализация такого описания может быть проведена с помощью следующей лингвистической переменной (β , Т, X , G, М), где

β — толщина изделия;

Т — {«Малая толщина», «Средняя толщина», «Большая толщина»};

X — ;

G — процедура образования новых термов с помощью связок «и», «или» и модификаторов типа «очень», «не», «слегка» и т.п. Например: «Малая или средняя толщина», «Очень малая толщина» и т.д.;

М — процедура задания на X = нечетких подмножеств А 1 = «Малая толщина», А 2 = «Средняя толщина», A 3 = «Большая толщи-на», а также нечетких множеств для термов из G(Т) в соответствии с пра-вилами трансляции нечетких связок и модификаторов «и», «или», «не», «очень», «слегка» и других операций над нечеткими множествами вида: А ⋂В, A ∪В, ̅ A , CONА = A 2 , DILА = А 0,5 и т. п.

Замечание. Наряду с рассмотренными выше базовыми значения-ми лингвистической переменной «Толщина» (Т = {«Малая толщина», «Средняя толщина», «Большая толщина»}) возможны значения, завися-щие от области определения X. В данном случае значения лингвистиче-ской переменной «Толщина изделия» могут быть определены как «около 20 мм», «около 50 мм», «около 70 мм», т.е. в виде нечетких чисел.

Терм-множество и расширенное терм-множество в условиях примера можно характеризовать функциями принадлежности, при-веденными на рис. 1.5 и 1.6.

Рис. 1.5. Функции принадлежности нечетких множеств: «Малая толщина» = А 1 , «Средняя толщина» = А 2 , «Большая толщина» = А 3

Рис. 1.6. Функция принадлежности нечеткого множества «Малая или средняя толщина» = A 1 ∪ А 2

Нечеткие числа

Нечеткие числа — нечеткие переменные, определенные на чи-словой оси, т.е. нечеткое число определяется как нечеткое множе-ство А на множестве действительных чисел ℝс функцией при-надлежности μ А (х ) ϵ , где х — действительное число, т.е. х ϵ ℝ.

Нечеткое число А нормально, если тах μ А (x ) = 1; выпуклое, если для любых х ≤ у ≤ z выполняется

μ А (х) ≥ μ А (у ) ˄ μ A (z ).

Множество α -уровня нечеткого числа А определяется как

Аα = {x /μ α (x ) ≥ α }.

Подмножество S A ⊂ ℝ называется носителем нечеткого числа А, если

S A = { x /μ A (x ) > 0 }.

Нечеткое число А унимодально, если условие μ А (х ) = 1 спра-ведливо только для одной точки действительной оси.

Выпуклое нечеткое число А называется нечетким нулем, если

μ А (0) = sup (μ A (x )).

Нечеткое число А положительно, если ∀x ϵ S A , х > 0 и отрицательно, если ∀х ϵ S A , х < 0.

Операции над нечеткими числами

Расширенные би-нарные арифметические операции (сложение, умножение и пр.) для нечетких чисел определяются через соответствующие опера-ции для четких чисел с использованием принципа обобщения сле-дующим образом.

Пусть А и В - нечеткие числа, и - нечеткая операция, соот-ветствующая произвольной алгебраической операции * над обыч-ными числами. Тогда (используя здесь и в дальнейшем обозначе-ния вместо вместо ) можно записать

Нечеткие числа (L-R)-Tипа

Нечеткие числа (L-R)-типа — это разновидность нечетких чисел специального вида, т.е. задаваемых по определенным правилам с целью снижения объема вычислений при операциях над ними.

Функции принадлежности нечетких чисел (L-R)-типa задаются с помощью невозрастающих на множестве неотрицательных дей-ствительных чисел функций действительного переменного L(x ) и R(x ), удовлетворяющих свойствам:

а) L(-x ) = L(x ), R(-x ) = R(x );

б) L(0) = R(0).

Очевидно, что к классу (L-R)-функций относятся функции, графики которых имеют вид, приведенный на рис. 1.7.

Рис. 1.7. Возможный вид (L-R)-функций

Примерами аналитического задания (L-R)-функций могут быть

Пусть L(у )и R(у )— функции (L-R)-типа (конкретные). Уни-модальное нечеткое число А с модой а (т. е. μ А (а ) = 1) с помощью L(у )и R(у ) задается следующим образом:

где а — мода; α > 0, β > 0 — левый и правый коэффициенты нечеткости.

Таким образом, при заданных L(у )и R(у ) нечеткое число (уни-модальное) задается тройкой А = (а , α, β ).

Толерантное нечеткое число задается, соответственно, четвер-кой параметров А = (a 1 , а 2 , α, β ), где а 1 иа 2 — границы толе-рантности, т.е. в промежутке [a 1 , а 2 ] значение функции принад-лежности равно 1.

Примеры графиков функций принадлежности нечетких чисел (L-R)-типа приведены на рис. 1.8.

Рис. 1.8. Примеры графиков функций принадлежности нечетких чисел (L-R)-типа

Отметим, что в конкретных ситуациях функции L(у), R(у), а также параметры а, β нечетких чисел (а , α, β ) и (a 1 , а 2 , α, β ) должны подбираться таким образом, чтобы результат операции (сложения, вычитания, деления и т.д.) был точно или приблизи-тельно равен нечеткому числу с теми же L(у) и R(у), а параметры α" и β" результата не выходили за рамки ограничений на эти па-раметры для исходных нечетких чисел, особенно если результат в дальнейшем будет участвовать в операциях.

Замечание . Решение задач математического моделирова-ния сложных систем с применением аппарата нечетких множеств требует выполнения большого объема операций над разного рода лингвистическими и другими нечеткими переменными. Для удоб-ства исполнения операций, а также для ввода-вывода и хранения данных, желательно работать с функциями принадлежности стан-дартного вида.

Нечеткие множества, которыми приходится оперировать в боль-шинстве задач, являются, как правило, унимодальными и нор-мальными. Одним из возможных методов аппроксимации унимо-дальных нечетких множеств является аппроксимация с помощью функций (L-R)-типа.

Примеры (L-R)-представлений некоторых лингвистических пе-ременных приведены в табл. 1.2.

Таблица 1.2. Возможное (L - R )-представление некоторых лингвистических переменных

Нечеткие множества. Лингвистическая переменная. Нечеткая логика. Нечеткий вывод. Композиционное правило вывода.

(Конспект)

В основе понятия нечеткого множества (НИ) лежит представление о том, что обладающие общим свойством элементы некоторого множества могут иметь различные степени вырожденности этого свойства и, следовательно, различную степень принадлежности этому свойству.

Пусть U некоторое множество. Нечетким множеством Ã в U называется совокупность пар вида {(µ Ã (u), u)}, где u U, µ Ã .

Значение µ Ã называется степенью принадлежности объекта к нечеткому множеству U.

µ Ã : U 

µ Ã – называется функцией принадлежности.

Пример нечетких множеств – возраст людей (рис. 19.1).

По аналогии с традиционной теорией множеств в Теории НМ определяются следующие операции:

Объединение:

, где

Перечисление:

,

Дополнение:

Алгебраическое произведение:

, где

n-арным нечетким отношением определенным на множествах называется нечеткое подмножество декартовых произведений

Так как нечеткое отношение является множеством для него справедливы все операции определенные для нечетких множеств. В практических приложениях теории нечетких множеств важную роль играет операция композиции нечетких отношений.

Композиция нечетких отношений

Пусть заданы 2 двухместных нечетких отношения:

Композиция нечетких отношений определяется следующим выражением:

Степени принадлежности конкретных выражений

Лингвистическая переменная - - это пятерка Х – имя переменной (возраст), U – базовое множество (0…150), Т(х) – терм множества. Множества лингвистических значений(молодой, средних лет, пожилой, старый). Каждое лингвистическое значение является меткой нечеткого множества определенного на U. G – синтаксическое правило, порождающее лингвистическое значение переменной Х (очень молодой, очень старый). М – семантическое правило ставящее в соответствие каждому лингвистическому значению нечеткое подмножество базового множества, то есть функция принадлежности.

Нечетким высказыванием называется утверждение относительно которого в данный момент времени можно судить о степени его истинности или ложности. Истинность принимает значение в интервале . Нечеткое высказывание не допускающее разделения на более простые называется элементарным.

Нечеткое высказывание построенное на элементарных с использованием логических связок называется составным нечетким высказыванием. Логическим связкам соответствуют операции над истинностью нечетких высказываний. - степени истинности конкретных высказываний.

1)

2)

Таким образом алгебра нечетких множеств изоморфна алгебре нечетких высказываний.

4) операция импликации

Для операции импликации в нечеткой логике предложено несколько определений. Основные:

1)

2)

3)

5) Эквивалентность

n-местным нечетким предикатом, определенным на множествах U 1 , U 2 ,…,U n называется выражение содержащее предметные переменные данных множеств и превращающиеся в нечеткие высказывания при замене предметных переменных элементами множеств U 1 , U 2 ,…,U n .

Пусть U 1 , U 2 ,…,U n базовые множества лингвистических переменных, а в качестве символов предметных переменных выступают иена лингвистических переменных. Тогда примерами нечетких предикатов являются:

«давление в цилиндре низкое» - одноместный предикат

«температура в котле значительно выше температуры в теплообменнике» - двуместных предикат.

Если U k =1,5 следовательно «давление в котле низкое» = 0,7

При построении и реализации нечетких алгоритмов важную роль играет композиционное правило вывода.

Пусть - нечеткое отображение

Нечеткое подмножество универсума U, тогда порождает в V нечеткое подмножество

композиционное правило вывода является основой при построении логического вывода в нечеткой логике.

Пусть задано нечеткое высказывание  , где и – нечеткие множества. Пусть также того задано некоторое высказывание (близкое к А, но не тождественное ему).

В классической логике широко используется правило вывода Modus Ponens

Это правило обобщается на случай нечеткой логики следующим образом:

Пусть множество и определены на базовом множестве Х, а и на базовом множестве Y. Естественно считать, что высказывание если задает некоторое нечеткое отображение из множества Х в Y

Тогда в соответствии с композиционным правилом вывода имеем:

Отношение строится на основе определения операции импликации в нечеткой логики.

1)

Если температура в котле низкая (), то подогрев повышенный ()

Реальные нечеткие логические алгоритмы содержат не одно, а множество продукционных правил

Если S 1 , то R 1 , иначе

Если S n , то R n , иначе

Поэтому нечеткие отношения должны быть построены для каждого отдельного правила, а затем агрегированы путем наложения друг на друга

В качестве агрегирующей операции выбирается или min или max в зависимости от типа импликации.

Когда нечеткий вывод используется в контуре управления реальным объектом, на объект должно выдаваться четкое управляющее воздействие. Поэтому необходимо преобразовать нечеткое множество, формируемое на основе композиционного правила вывода, в четкое значение. Эта процедура называется процедурой дефаззификации. Чаще используется 2 способа дефаззификации:

1) Середина «плато»

2) Центр тяжести, определяется точка которая делит площадь нечеткого множества пополам.

При неформальном обсуждении понятия лингвистической переменной в §1 мы сформулировали, что лингвистическая переменная отличается от числовой переменной тем, что ее значениями являются не числа, а слова или предложения в естественном или формальном языке. Поскольку слова в общем менее точны, чем числа, понятие лингвистической переменной дает возможность приближенно описывать явления, которые настолько сложны, что не поддаются описанию в общепринятых количественных терминах. В частности, нечеткое множество, представляющее собой ограничение, связанное со значениями лингвистической переменной, можно рассматривать как совокупную характеристику различных подклассов элементов универсального множества. В этом смысле роль нечетких множеств аналогична той роли, которую играют слова и предложения в естественном языке. Например, прилагательное красивый отражает комплекс характеристик внешности индивидуума. Это прилагательное можно также рассматривать как название нечеткого множества, представляющего собой ограничение, обусловленное нечеткой переменной красивый . С этой точки зрения термины очень красивый , некрасивый , чрезвычайно красивый , вполне красивый и т. д. - названия нечетких множеств, образованных путем действия модификаторов очень , не , чрезвычайно , вполне и т. п. на нечеткое множество красивый . В сущности эти нечеткие множества вместе с нечетким множеством красивый играют роль значений лингвистической переменной Внешность .

Важным аспектом понятия лингвистической переменной является то, что эта переменная более высокого порядка, чем нечеткая переменная, в том смысле, что значениями лингвистической переменной являются нечеткие переменные. Например, значениями лингвистической переменной Возраст могут быть: молодой, немолодой, старый, очень старый, немолодой и не старый, вполне старый и т. п. Каждое из этих значений является названием нечеткой переменной. Если - название нечеткой переменной, то ограничение, обусловленное этим названием, можно интерпретировать как смысл нечеткой переменной . Так, если ограничение, обусловленное нечеткой переменной старый , представляет собой нечеткое подмножество множества вида

, , (5.1)

Другой важный аспект понятия лингвистической переменной состоит в том, что лингвистической переменной соответствуют два правила: (1) синтаксическое правило, которое может быть задано в форме грамматики, порождающей названия значений переменной; (2) семантическое правило, которое определяет алгоритмическую процедуру для вычисления смысла каждого значения. Эти правила составляют существенную часть описания структуры лингвистической переменной.

Рис. 5.1. Функции совместимости для значений и.

Поскольку лингвистическая переменная - переменная более высокого порядка, чем нечеткая переменная, то и ее описание должно быть сложнее данного в определении 4.1 описания нечеткой переменной.

Определение 5.1. Лингвистическая переменная характеризуется набором , в котором - название переменной; (или просто ) обозначает терм-множество переменной , т. е. множество названий лингвистических значений переменной , причем каждое из таких значений является нечеткой переменной со значениями из универсального множества с базовой переменной ; - синтаксическое правило (имеющее обычно форму грамматики), порождающее названия значений переменной , а – семантическое правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной ее смысл , т. е. нечеткое подмножество универсального множества . Конкретное название , порожденное синтаксическим правилом , называется термом. Терм, состоящий из одного слова или нескольких слов, всегда фигурирующих вместе друг с другом, называется атомарным термом. Терм, состоящий из одного или более атомарных термов, называется составным термом. Конкатенация некоторых компонент составного терма является подтермом. Если - термы в , то можно представить в виде объединения

(5.2)

При необходимости явно указать на то, что был порожден грамматикой , будем писать .

Смысл терма определяется как ограничение на базовую переменную , обусловленное нечеткой переменной :

, (5.3)

имея в виду, что и, следовательно, можно рассматривать как нечеткое подмножество множества , имеющее название . Связь между ее лингвистическим значением и базовой переменной иллюстрируется на рис. 1.3.

Замечание 5.2. Для того чтобы избежать большого количества символов, целесообразно присваивать несколько значений некоторым символам, встречающимся в определении 5.1, полагаясь при этом на контекст для разрешения возможных неопределенностей. В частности:

а) Символ мы будем часто использовать для обозначения как названия самой переменной, так и общего названия ее значений. Аналогично, будет обозначать как общее название значений переменной, так и название самой переменной.

б) Будем пользоваться одним и тем же символом для обозначения множества и его названия. Так, символы ,и будут взаимозаменяемыми, хотя, строго говоря, как название (или ) не то же самое, что нечеткое множество . Другими словами, когда мы говорим, что терм (например, молодой) есть значение переменной (например, Возраст ), то имеем в виду, что действительное значение есть , а - просто название этого значения.

Пример 5.3. Возраст , т. е. , и пусть . Лингвистическим значением переменной Возраст может быть, например, старый , причем значение старый является атомарным термом. Другим значением может быть очень старый , т. е. составной терм, в котором старый - атомарный терм, а очень и старый - подтермы.

Значение более или менее молодой переменной Возраст - составной терм, в котором терм молодой - атомарный, а более или менее - подтерм. Терм-множество переменной Возраст можно записать следующим образом:

(5.4)

Здесь каждый терм является названием нечеткой переменной в универсальном множестве . Ограничение, обусловленное термом, скажем , есть смысл лингвистического значения старый . Таким образом, если определяется согласно (5.1), то смысл лингвистического значения старый определяется выражением

, (5.5)

или проще (см. замечание 5.2)

. (5.6)

Аналогичным образом смысл такого лингвистического значения, как очень старый , можно выразить так (см. рис. 5.1):

Уравнение назначения в случае лингвистической переменной принимает вид

откуда следует, что смысл, назначенный терму , выражается равенством

Другими словами, смысл терма получается путем применения семантического правила к значению терма , назначенному согласно правой части уравнения (5.8). Более того, из определения (5.3) следует, что идентично ограничению, обусловленному термом .

Замечание 5.4. В соответствии с замечанием 5.2(а) уравнение назначения будет обычно записываться в виде

, (5.10)

понимая это так, что старый - ограничение на значения базовой переменной , определяемое (5.1), - назначается лингвистической переменной Возраст . Важно отметить, что знак равенства в (5.10) не обозначает симметрического отношения, как в случае арифметического равенства. Так, бессмысленно записывать (5.11) в виде

Чтобы проиллюстрировать понятие лингвистической переменной, мы рассмотрим сначала очень простой пример, в котором содержит лишь небольшое число термов, а синтаксическое и семантическое правила тривиальны.

Пример 5.5. Рассмотрим лингвистическую переменную Число , конечное терм-множество которой имеет вид

где каждый терм представляет собой ограничение на значения базовой переменной в универсальном множестве

Предполагается, что эти ограничения - нечеткие подмножества множества и определяются они следующим образом:

, (5.15) с бинарным ограничением приближенно равны.

Чтобы назначить значение, скажем, приближенно равны лингвистической переменной , мы напишем

где, как и в (5.18), имеется в виду, что в качестве значения переменной назначается бинарное нечеткое отношение приближенно равны , являющееся бинарным ограничением на значения базовой переменной в универсальном множестве (5.20).

Рис. 5.2. Аналогия с саквояжем для лингвистической переменной

Замечание 5.7. Используя аналогию с саквояжем (см. замечание 4.3), лингвистическую переменную в смысле определения 5.1 можно уподобить жесткому саквояжу, в который можно помещать мягкие саквояжи, как показано на рис. 5.2. Мягкий саквояж соответствует нечеткой переменной, которая является лингвистическим значением переменной , а играет роль ярлыка на мягком саквояже.

Формализация нечетких понятий и отношений естественного языка возможна на основе понятий нечеткой и лингвистической переменных.

Нечеткой переменной называется кортеж C >, где X - название переменной; U - универсальное множество (область определения переменной X); C - нечеткое множество на U, описывающее нечеткое ограничение на значения переменной х.

Множество C описывает семантику нечеткой переменной, и его часто называют функцией совместимости нечеткой переменной. Переменная u является для X базовой переменной. Множество C определяет ту степень, с которой элементу x соответствует значение u. Значения нечеткой переменной есть числа.

Пример. Нечеткая переменная X, именуемая "человек высокого роста". Положим U = (170-200), а C определим следующим образом:

График этой функции совместимости изображен на рис.2.13.

Лингвистическойпеременной называется кортеж, M >, где X - название переменной; T(X) - терм-множество, определяющее названия лингвистических значений X из универсального множества U; G - синтаксические правила, описывающие процесс получения новых значений лингвистической переменной; M - семантическое правило, позволяющее ставить каждой нечеткой переменной X ее смысл M (X).

Лингвистическая переменная - это переменная более высокого порядка, чем нечеткая переменная, поскольку значениями лингвистической переменной являются нечеткие переменные.

Различают числовые и нечисловые лингвистические переменные. Лингвистическая переменная называется числовой, если ее область определения U есть подмножество из R 1 , т.е. из множества вещественных чисел. Значения числовой лингвистической переменной называют нечеткими числами.

Пример. Числовая лингвистическая переменная "НАДЕЖНОСТЬ" может быть описана следующим образом:

< НАДЕЖНОСТЬ, T, , G, M >

где T = {очень низкая, низкая, средняя, высокая, очень высокая}; G - процедура перебора элементов из T; M - ограничения, обусловленные значениями из T и определяющие смысл лингвистических значений. В частности, M могут быть выбраны так:

M [очень низкая]

M [низкая]

M [средняя]

M [высокая]

M [очень высокая]

Примером нечисловой лингвистической переменной может служить переменная КРАСИВЫЙ, формализующая понятие "красивый город" со значениями "не очень красивый", "красивый", "очень красивый", "очень-очень красивый" и т.п.

В дальнейшем будем рассматривать только числовые лингвистические переменные.

Порождение элементов из T(X) возможно двумя способами: процедурой просмотра элементов терм-множества и путем реализации некоторого алгоритма. Если терм-множество T(X) и функцию M можно задавать алгоритмически, то такую лингвистическую переменную называют структурированной.

Рассмотрим один из возможных способов алгоритмического задания синтаксического G и семантического M правил, связанных с данной лингвистической переменной. Для этого отождествим слова: "или", "и", "не", "очень" c отдельными операциями над нечеткими множествами следующим образом:

"или" - операция объединения; "и" - операция пересечения;

"не" - операция взятия дополнения;

"очень" - операция концентрирования.

Теперь, имея лишь небольшой набор первичных термов, можно аналитически записывать достаточно сложные лингвистические конструкции. Рассмотрим, например, лингвистическую переменную "ВЕС" на множестве людей. В качестве первичных выберем термы "легкий" T 1 и "тяжелый" T 2 . Тогда терм "не очень легкий и не очень тяжелый" можно записать так: ù(T 1 2) Ç ù(T 2 2), а "очень-очень-очень тяжелый" - (T 2 3) и т.д.

Пусть смысл лингвистического значения "легкий" определяется выражением

M (легкий)

а смысл значения “тяжелый” - выражением:

M (тяжелый)

Тогда значение “не очень тяжелый“ определяется выражением

M (не очень тяжелый)

2.9.1. Определение. Методами теории нечетких множеств описывают смысловые понятия, например, для понятия «надежность работы узла» можно определить такие составляющие, как «небольшая величина надежности узла», «средняя величина надежности узла», «большая величина надежности узла», которые задаются как нечеткие множества на базовом множестве, определяемом всеми возможными значениями величин надежности.

Обобщением описания лингвистических переменных с формальной точки зрения является введение нечетких и лингвистических переменных .

Нечеткой переменной называется тройка множеств , где a - наименование нечеткой переменной, X - область определения, - нечеткое подмножество в множестве X, описывающее ограничения на возможные значения переменной a .

Лингвистической переменной называется набор множеств , где b - название лингвистической переменной, T(b) – множество лингвистических (вербальных) значений переменной b , называемое еще терм-множеством лингвистической переменной, X - область определения, G - синтаксическое правило, имеющее форму грамматики, порождающее наименования aÎT(b) вербальных значений лингвистических переменных b , М - семантическре правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной a нечеткое множество, - смысл нечеткой переменной a .

Из определения следует, что лингвистической переменной называется переменная, заданная на количественной (измеряемой) шкале и принимающая значения, являющиеся словами или словосочетаниями естественного языка общения. Нечеткие переменные описывают значения лингвистической переменной. На рис. 2.20 показана взаимосвязь основных понятий.

Таким образом, лингвистическими переменными можно описать трудноформализуемые понятия в виде качественного, словесного описания. Лингвистическая переменная и все ее значения связываются при описании с конкретной количественной шкалой, которая по аналогии с базовым множеством иногда называется базовой шкалой.

Применяя лингвистические переменные, можно формализовать качественную информацию в системах управления, которая специалистами (экспертами) формулируется в словесной форме. Это позволяет строить нечеткие модели систем управления (нечеткие регуляторы).

2.9.2. Вид функций принадлежности. Рассмотрим требования, которые выдвигаются к виду функций принадлежности нечетких множеств, описывающих термы лингвистических переменных.

Пусть лингвистическая переменная содержит базовое терм-множество T={T i }, . Нечеткая переменная, соответствующая терму T i , задана множеством , где нечеткое множество . Определим множество С i как носитель нечеткого множества . Будем считать, что XÍR 1 , где R 1 - упорядоченное множество действительных чисел. Обозначим нижнюю границу множества X через infX=x 1 , а верхнюю границу - supX=x 2 .

Множество T упорядочим согласно выражению

"T i ,T j ÎT i>j«($xÎC i)("yÎC j)(x>y). (2.5)

Выражение (2.5) требует, чтобы терм, который имеет носитель, расположенный левее, получил меньший номер. Тогда терм-множество всякой лингвистической переменной должно удовлетворять условиям:

("T i ÎT)($xÎX)( ); (2.8)

("b)($x 1 ÎR 1)($x 2 ÎR 2)("xÎX)(x 1 . (2.9)

Условие (2.6) требует, чтобы значения функций принадлежности крайних термов (T 1 и T 2) в точках x 1 и x 2 соответственно равнялись единице и чтобы не допускался вид колоколобразных кривых, как это показано на рис. 2.21.

Рис.2.21

Условие (2.7) запрещает в базовом множестве X пар термов типа T 1 и T 2 , T 2 и T 3 . Для пары T 1 и T 2 отсутствует естественная разграниченность понятий. Для пары T 2 и T 3 отрезку не соответствует никакое понятие. Условие (2.7) запрещает существование термов типа T 4 , поскольку каждое понятие имеет по крайней мере один типичный объект. Условие (2.8) определяет физическое ограничение (в рамках задачи) на числовые значения параметров.

На рис. 2.22 приведен пример задания функций принадлежности термов «малое значение цены», «небольшое значение цены», «среднее значение цены», «достаточно большое значение цены», «большое значение цены» лингвистической переменной «цена товара».

2.9.3. Универсальные шкалы . Функции принадлежности строятся по результатам опросов экспертов. Однако порядок использования нечетких множеств, построенных по результатам опроса экспертов, имеет недостаток, который заключается в том, что изменение условий функционирования модели (объекта) требует корректировки нечетких множеств. Корректировка может быть осуществлена по результатам повторного опроса экспертов.

Одним из путей преодоления данного недостатка является переход к универсальным шкалам измерения значений оцениваемых параметров. Известная методика построения универсальных шкал предполагает описание частоты явлений и процессов, которая на качественном уровне в естественном языке определяется следующими словами и словосочетаниями: «никогда», «чрезвычайно редко», «редко», «ни редко ни часто», «часто», «очень часто», «почти всегда» (или им подобными). Человек этими понятиями пользуется для оценки субъективных частостей событий (отношение числа событий, характеризованных понятием, к общему числу событий).

Универсальная шкала строится на отрезке и представляет собой ряд пересекающихся колоколообразных кривых, соответствующих шкалируемым частотным оценкам. Универсальную шкалу лингвистической переменной для заданного оцениваемого параметра объекта управления строят по следующей процедуре.

1. По данным экспертного опроса определяется минимальное x min и максимальное x max значения переменной шкалы X .

2. Строятся по результатам экспертного опроса функции принадлежности нечетких множеств, описывающих значения лингвистической переменной, определенной на шкале X . На рис. 2.23 показан пример построения функций принадлежности , где a 1 , a 2 , a 3 - некоторые названия нечетких переменных.

3. Точки (x min ,0) и (x max ,1) соединяются прямой линией p 0 , которая является функцией отображения p 0:X® .

4. Переход от шкалы относительных частот появления событий к частотным оценкам, называемым квантификаторами, происходит следующим образом.

Для произвольной точки z на универсальной шкале строится ее прообраз на шкале X . Затем по функциям принадлежности нечетких множеств, соответствующих термам a 1 , a 2 , a 3 , определяются значения , которые принимаются в качестве значений соответствующих функций принадлежности в точке z на универсальной шкале . Функция p (p=p 0 в рассмотренном примере) определяется экспертным опросом, т.к. ее выбор влияет на адекватность модели исследуемому объекту.

2.9.4. Множественные функции отображения . Однозначное определение функции отображения p ограничивают возможности одновременного учета разных критериев в системе управления, которые могут даже находиться в антогонизме по отношению друг к другу, а также возможность одновременного учета различных условий управления, определяемых свойствами управляемого объекта.

Учет различных условий и критериев определяется субъективным подходом к решению задачи. Если же принять функцию отображения однозначного вида, то тем самым различные точки зрения будут сведены к «общему знаменателю» или фактически отвергнуты. Практика показывает, что при управлении трудноформализуемыми процессами учет всех вариантов субъективного воззрения повышает качество управления, увеличивая устойчивость к различного рода возмущениям. Однако следует заметить, что почти никогда не удается учесть в людях все условия, влияющие на выбор управления, и все характеристики объекта. Рассмотрим, как осуществляется формализованный учет условий управления при опросе экспертов в виде множественных функций отображения.

Пусть по опросам экспертов количественно и качественно определен состав состояний исследуемого объекта. Оценка состояний объекта производится по значениям признаков y i ÎY={y 1 ,y 2 ,…,y p } .

Все учесть невозможно, поэтому при оценке состояний лучше использовать нечеткие категории, а нечеткие определения значений параметров следует производить с известной степенью неуверенности в правильности определений. Действительно, всегда можно предположить, что есть некоторое множество признаков , не указанных экспертами по разным причинам: про них забыли; эксперты считают, что эти признаки не влияют на точность; эти параметры нельзя оценить, следствие сложностей технического характера.

Функциям отображения p i ÎP={p 1 ,p 2 ,…,p b } сопоставляются степени уверенности b(p i)Î , которые задаются экспертами. Также каждой функции отображения p i сопоставляется вес a(p i) , который соответствует уровню компетентности эксперта. Значения весов a(p i) определяются числами отрезка . Таким образом, множественная функция отображения P={p 1 ,p 2 ,…,p b } состоит из набора функций отображений p i , каждой из которых ставится в соответствие степень g(p i) , определяемая как конъюнкция степеней компетентности и уверенности в правильном определении функций отображения p i , т.е. g(p i) =a(p i)&b(p i) .

Практическое использование множественных функций показало, что в пределах определенной компетентности экспертов построенная множественная функция отображения хорошо согласуется с их индивидуальными мнениями о наиболее правдоподобном соответствии нечетких понятий точкам предметной шкалы X .

НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА

Нечеткая операция «И»

Задание нечетких множеств позволяет обобщить четкие логические операции в их нечеткие аналоги. Нечетким расширением операции «И» является триангулярная норма Т , Другим название T –нормы яляется S –конорма. На рис. 3.1 приведено схемотехническое предствление T –нормы.

Нечеткая операция «И» в общей форме определяется как отображение:

для которых выполняются аксиомы:

Аксиомы граничных условий T –нормы:

Аксиома упорядоченности:

В теории нечетких множеств существует бесчисленное количество нечетких операций «И», которые определяются способами задания операции (Т) при выполнении условий (3.1) - (3.2). В теории нечеткого управления применимы следующие способы задания операции (Т), перечисленные ниже.

Логическое произведение [Заде, 1973 г.]:

, "xÎR . (3.6)

Алгебраическое произведение [Бандлер, Кохоут, 1980 г.]:

, "xÎR , (3.7)

где «.» - произведение, принятое в классической алгебре.

Граничное произведение [Лукашевич, Гилес, 1976 г.]:

, (3.8)

где - символ граничного произведения.

Сильное, или драстическое (drastic), произведение [Вебер, 1983 г.]:

(3.9)

где D - символ сильного произведения.

На рис. 3.2 показана функция принадлежности при логическом, алгебраическом, граничном и сильном произведении нечетких множеств.

Нечеткая операция «ИЛИ»

Нечетким расширением операции «ИЛИ» является S –норма. Иногда применяют название T –конорма. На рис. 3.3 приведено схемотехническое предствление S –нормы.

Нечеткая операция «ИЛИ» определяется как отображение

для которого выполняются отображения:

Аксиомы граничных условий T –нормы:

, ; (3.10)

Аксиомы объединения (перечечения):

Аксиома упорядоченности:

Из бесконечного числа нечетких операций, удовлетворяющих аксиомам (3.10) – (3.14), в теории управления нашли применением следующие операции, перечисленные ниже.

Логическая сумма [Заде, 1973 г.]:

, "xÎR . (3.15)

Алгебраическая сумма [Бандлер и Кохоут, 1980 г.]:

, "xÎR , (3.16)

Граничная сумма [Лукашевич, Гилес, 1976 г.]:

, (3.17)

Сильная, или драстическое (drastic), сумма [Вебер, 1983 г.]:

(3.18)

Сравнение аксиом T –нормы с аксиомами S –нормы показывает, что различие в них состоит только в аксиомах граничных условий.

На рис. 3.4 показана функция принадлежности при логической, алгебраической, граничной и сильной сумме нечетких множеств.

Нечеткая операция «НЕ»

Операция нечеткого «НЕ» определяется как отображение , для которого выполняются аксиомы:

Множество отображений, удовлетворяющих аксиомам (3.19) – (3.21), являются нечетким отрицанием. Операция нечеткого отрицания в виде схемы показана на рис. 3.5.

Из бесконечного числа нечетких операций «НЕ», удовлетворяющих аксиомам (3.19) – (3.21), в теории управления нашли применение следующие операции, перечисленные ниже.

Нечеткое «НЕ» по Заде (1973) определяется как вычитание из единицы:

. (3.22)

Нечеткое «НЕ» по Сугено (1977) или l-дополнение определяется в виде формулы

. (3.23)

При l=0 уравнение (3.23) совпадает с уравнением (3.22).

Нечеткое «НЕ» по Ягеру (1980) определяется в виде формулы:

, (3.24)

где p>0 – параметр. При p=1 уравнение (3.24) совпадает с уравнением (3.22).

Для Т- норм и S- норм могут существовать различные варианты отрицаний из-за бесконечного числа возможных нечетких операций «НЕ». Однако, желательно выбирать такие варианты отрицаний, которые удовлетворяют условиям:

Эти условия по аналогии с четкой логикой называют нечеткими законами де Моргана. Операции (3.25) и (3.26) называют взаимно дуальными, т.к. в теории нечетких множеств доказывается, что из (3.25) следует (3.26) и, наоборот, из (3.26) следует (3.25).

Взаимно дуальными являются также следующие нечеткие операции:

; (3.29)

Алгебра нечетких выводов

3.4.1. База нечетких правил. В нечеткой логике существует понятие нечеткого предложения (fuzzy proposition). Нечеткое предложение определяется в виде высказывания « ». Символ «x » обозначает физическую величину (ток, напряжение, давление, скорость и прочее), символ « » обозначает лингвистическую переменную (ЛП), а символ «p » - аббревиатура proposition – предложение. Например, в высказывании «величина тока есть большая» физической переменной x является «величина тока», которая может быть измерена датчиком тока. Нечеткое множество определено ЛП «большая» и формализовано функцией принадлежности m А (х) . Связке «есть» соответствует операция упорядоченности в виде равенства, которая обозначается символом «=». Получает формализованный вид предложение « » .

Нечеткое предложение может состоять из нескольких отдельных нечетких предложений, соединенных между собой связками «И», «ИЛИ». Выбор логических связок «И», «ИЛИ» от смысла и контекста предложений, от взаимосвязи между ними. Отметим, что операции нечеткого «И» и «ИЛИ» по Заде (формулы (3.6) и (3.15)) в теории управления предпочтительны по отношению к остальным, т.к. они не имеют избыточности. Когда нечеткие предложения не являются эквивалентными, но коррелированны и взаимосвязаны, то возможно применение Т- норм и S- норм по Лукашевичу (формулы (3.8) и (3.17)).

Предложение p может быть представлено как нечеткое отношение Р с функцией принадлежности: . Для составления нечеткого предложения, состоящего из нескольких отдельных нечетких предложений, соединенных между собой связками «И», используют индикатор «если». В результате получаем систему условных нечетких высказываний:

.

Нечеткие предложения называютусловиями или предпосылками .

Множество условий позволяет построить множество выводов или заключений . В этом случае применяют индикатор «тогда».

Продукционное нечеткое правило (fuzzy rule) – это совокупность условий и выводов:

R 1: если x 1 = и x 2 = и …, тогда y 1 = и y 2 = и …

……………………………………………………………,

где символ R 1 – аббревиатура «rule» - правило.

Например , правило при управлении температурой воды сформулировано в следующем виде: «R 1 : если температура воды есть холодная и температура воздуха есть холодная, тогда проверни вентиль горячей воды влево на большой угол и вентиль холодной воды вправо на большой угол».

Нечеткие условия для решения задачи:

-x 1 - температура воды (измеряется датчиком); - холодная;

-x 2 - температура воздуха (измеряется датчиком); - холодная;

Нечеткие условия вывода:

-y 1 - угол поворота вентиля влево, - большой;

-y 2 - угол поворота вентиля вправо, – большой.

Данному лингвистическому нечеткому правилу соответствует формализованная запись:

R 1: если x 1 = и x 2 = , тогда y 1 = и y 2 = , (3.31)

где , , и – нечеткие множества, заданные функциями принадлежности.

Совокупность нечетких продукционных правил образует базу нечетких правил , где R i: если …, тогда …; . Для базы нечетких правил справедливы следующие свойства: непрерывность, непротиворечивость, полнота.

Непрерывность определена понятиями: упорядоченная совокупность нечетких множеств; прилегающие нечеткие множества.

Совокупность нечетких множеств {A i } называется упорядоченной , если для них задано отношение порядка: «<»:A 1 <…

Если совокупность нечетких множеств { } упорядочена, то множества и , и называются прилегающими при условии, что эти нечеткие множества являются перекрывающимися.

База нечетких правил называется непрерывной , если для правил

R k: если x 1 = и x 2 = , тогда y= и k’¹k

выполнены условия:

‑ Ù и являются прилегающими;

‑ Ù и являются прилегающими;

‑ и являются прилегающими.

Непротиворечивость базы нечетких правил рассмотрим на примере . База нечетких правил для управления роботом задана в виде:

………………………………….

R i: если препятствие впереди, то двигайся влево,

R i +1: если препятствие впереди, то двигайся вправо,

……………………………………

База правил противоречива.

Пример непротиворечивой базы нечетких правил следующий:

R 1: если x 1 = или x 2 = , тогда y= ;

R 2: если x 1 = или x 2 = , тогда y= ;

R 3: если x 1 = или x 2 = , тогда y= .

Если правила содержат два условия и один вывод, то эти правила представляют собой систему с двумя входами x 1 и x 2 и одним выходом y . Данная система может быть представлена в матричной форме:

x 2	x 1
		y=
	y=
		y=

База нечетких правил непротиворечива.