Без темы
<<  Основы нефегазопромыслового дела Основы «безопасной» учебы в НИУ ВШЭ  >>
Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели
Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели
Основы теории нечеткой логики
Основы теории нечеткой логики
Откуда всё это взялось
Откуда всё это взялось
Для чего нужна нечеткая логика
Для чего нужна нечеткая логика
Примеры использования нечеткой логики
Примеры использования нечеткой логики
Лингвистическая переменная
Лингвистическая переменная
Пример2: ЛП «температура в комнате»
Пример2: ЛП «температура в комнате»
Нечёткая переменная
Нечёткая переменная
Нечёткое множество (fuzzy set)
Нечёткое множество (fuzzy set)
Операции над нечёткими множествами
Операции над нечёткими множествами
!!! ;
!!! ;
Нечёткие отношения
Нечёткие отношения
Основные операции над нечёткими отношениями
Основные операции над нечёткими отношениями
2) Пересечение двух отношений R1
2) Пересечение двух отношений R1
Композиция двух нечётких отношений
Композиция двух нечётких отношений
Нечеткие высказывания
Нечеткие высказывания
Высказывания на множестве значений фиксированной ЛП
Высказывания на множестве значений фиксированной ЛП
Высказывания на множестве значений нескольких ЛП
Высказывания на множестве значений нескольких ЛП
Правила преобразования нечетких высказываний вида 3
Правила преобразования нечетких высказываний вида 3
3)Правило преобразования импликативной формы: <Если (a есть a'), то (b
3)Правило преобразования импликативной формы: <Если (a есть a'), то (b
Что у нас теперь есть
Что у нас теперь есть
Логико-лингвистические модели
Логико-лингвистические модели
Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели
Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели
Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели
Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели
Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели
Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели
Нечёткий вывод
Нечёткий вывод
База знаний
База знаний
Нечёткий вывод
Нечёткий вывод
Нечёткий вывод
Нечёткий вывод
0.7
0.7
Нечёткий вывод
Нечёткий вывод
+
+
85
85
Нечёткий вывод
Нечёткий вывод
50
50
Описание примеров
Описание примеров
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”
Система “Набор баскетболистов”- Правила
Система “Набор баскетболистов”- Правила
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол”
Система “Футбол” - Правила
Система “Футбол” - Правила
Система “Футбол” - Правила
Система “Футбол” - Правила

Презентация: «Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели». Автор: Олег. Файл: «Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели.ppt». Размер zip-архива: 878 КБ.

Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели

содержание презентации «Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели.ppt»
СлайдТекст
1 Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели

Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели

Магистранты 1 года обучения:

Ефимов А.С. и Морёнов О.А.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Факультет вычислительной математики и кибернетики

Учебно-исследовательская лаборатория “Информационные технологии”

1

Нижний Новгород, 2004г.

2 Основы теории нечеткой логики

Основы теории нечеткой логики

Часть I

Всего 19 слайдов

2

3 Откуда всё это взялось

Откуда всё это взялось

Люди, в силу природного эгоизма, склонны оценивать любые данные с точки зрения полезности для СЕБЯ: становятся важны не сами количественные данные, а их интерпретация

КАКИЕ понятия, категории использовать для этого???

Большая часть используемых нами понятий по своей природе нечетки и размыты: КАК построить пороговую функцию принадлежности для множеств «взрослый», «холодный», «качественный», «быстрый» и т.д. ???

Множества, для которых функция принадлежности представляет собой не жесткий порог (принадлежит/не принадлежит), а плавную кривую (часто упрощаемую ломаной линией), пробегающую все значения от нуля до единицы – нечеткие множества (fuzzy sets)

Барт Коско, один из классиков нечеткой логики: “Бинарная логика - не более чем роковая ошибка античной цивилизации.”

3

4 Для чего нужна нечеткая логика

Для чего нужна нечеткая логика

КАК на основе таких понятий (представленных нечеткими множествами) смоделировать процесс человеческих рассуждений ???

Создание аппарата, способного моделировать рассуждения на основе сложных причинно-следственных связей – нечеткой логики и нечеткого вывода

Нечеткая логика - надмножество булевой логики, расширенной с целью обработки значений истинности между «полностью истинным» и «полностью ложным» на основе нечетких множеств

разработана профессором Калифорнийского университета Беркли Лотфи А. Заде (Lotfi A. Zadeh) в работах: «Fuzzy sets» (1965г) и «Fuzzy logic» (1975г).

Professor Lotfi A. Zadeh

4

University of California, Berkeley

5 Примеры использования нечеткой логики

Примеры использования нечеткой логики

Движением пригородных поездов до японского города Сендай, начиная с 1987 года управляет система, основанная на нечеткой логике Создание управляющего микропроцессора на основе нечеткой логики, способного автоматически решать «задачу о собаке, догоняющей кота» (Министерство обороны США) Matsuhita в феврале 1991 года анонсировала первую «интеллектуальную» стиральную машину, в системе управления которой применялась нечеткая логика Решения сложнейших задач прогнозирования различных финансовых индикаторов (японская корпорация Yamaichi) Один из отечественных программных продуктов - пакет “Бизнес-прогноз” для оценки прибыльности инвестиционных проектов.

Замечание: Нечеткие системы управления и прогнозирования основаны на нечеткой базе знаний и использовании лингвистических переменных. В основу функционирования положен механизм нечеткого вывода.

5

6 Лингвистическая переменная

Лингвистическая переменная

Опр1 (упрощенное): Лингвистическая переменная - переменная, принимающая значения из множества слов или словосочетаний некоторого естественного или искусственного языка.

Пример1: Давление = { большое, низкое, среднее }

Термы (T)

Опр2 (полное): Лингвистическая переменная - набор < b,T,X,G,M >, где b – наименование лингвистической переменной; Т – множество ее значений (базовое терм-множество), представляющих собой наименования нечетких переменных на области определения X; G – синтаксическая процедура, позволяющая генерировать новые термы. Множество T ? G(T), где G(T) - множество сгенерированных термов, – расширенное терм-множество; М – семантическая процедура, превращающая каждый терм из G(T) в нечеткую переменную.

Нечеткие переменные

Пример1: G(T)={ низкое или среднее, очень большое …}

6

7 Пример2: ЛП «температура в комнате»

Пример2: ЛП «температура в комнате»

B = «температура в комнате» - имя лингвистической переменной;

X = [5,35] – универс определения;

T = {"холодно", "комфортно", "жарко"} - базовое терм-множество;

G - синтаксические правила, порождающее новые термы с использованием квантификаторов "и","или", "не", "очень", "более-менее";

М - процедура, ставящая каждому новому терму в соответствие функцию принадлежности (т.е. задавая нечеткое множество) по правилам: если термы А и В имели функции принадлежности ?а(x) и ?B(x) соответственно, то новые термы будут иметь функции принадлежности:

7

Квантификатор

Функция принадлежности:

Не t

Очень t

Более-менее t

А и В

max(?A(x),? ?B(x))

А или В

min(?A(x),? ?B(x))

8 Нечёткая переменная

Нечёткая переменная

Нечеткая переменная характеризуется тройкой < a,X,A >, где a - наименование переменной, X - универсальное множество (область определения), A – функция принадлежности, определённая для всех элементов x?X и говорящая о степени уверенности в том, что х является значением данной переменной.

Пример: Нечеткая переменная «высокий рост», где «высокий рост» - наименование переменной, Х = [130,240], А – функция принадлежности элементов из универса X данной нечеткой переменной.

Пояснение: Нечеткая переменная – именованное нечеткое множество

8

9 Нечёткое множество (fuzzy set)

Нечёткое множество (fuzzy set)

Нечеткое множество – подмножество элементов А из универса Е такое, что каждому элементу сопоставлена степень принадлежности этого элемента множеству A.

Нечеткое множество полностью определяется заданием функции принадлежности ?А(x): ее область определения – x? Е, область значений – отрезок [0,1]. Чем выше значение ?А(x): , тем выше оценивается степень принадлежности элемента x? E нечеткому множеству А.

Пример:

Нечеткое множество «Оптимальный возраст работника»: A=[20,70], E=[0,100], функция принадлежности, полученная на основе опроса ряда экспертов:

9

10 Операции над нечёткими множествами

Операции над нечёткими множествами

Даны нечеткие множества А и В с функциями принадлежности: ?А(u) и ?B(u), тогда результат операций - нечеткое множество с функцией принадлежности ?C(u), причем: если С = А ? В, то ?C(u) = min(?А(u), ?B(u)); если С = А ? В, то ?C(u) = max(?А(u), ?B(u)); если С = , то ?C(u) = 1 - ?А(u).

Пример: Пусть A - нечеткое множество «числа от 5 до 8» и B – нечеткое множество «числа около 4»,заданные своими функциями принадлежности ( E =[0,10] )

«От 5 до 8 и около 4»

«От 5 до 8 или около 4»

«Не от 5 до 8»

10

11 !!! ;

!!! ;

Свойства операций над нечёткими множествами

Пусть А, В, С - нечеткие множества, тогда выполняются следующие свойства: 1)Коммутативность: 2)Ассоциативность: 3)Идемпотентность: 4)Дистрибутивность: 5)Законы де Моргана: 6) , где - пустое множество, т.е . 7) 8)

11

12 Нечёткие отношения

Нечёткие отношения

Нечеткое отношение R на четких непустых множествах A1, A2 … An – нечеткое множество, определенное на подмножестве декартова произведения A1 x A2 x…x An.

Степень принадлежности показывает степень выполнения отношения R между элементами В случае конечных или счетных универсов интерпретация бинарного нечеткого отношения в виде взвешенного графа с весами ?R(xi, yj) или матрицей

Пример: Пусть ,тогда нечеткое отношение «x приблизительно равно y»:

12

13 Основные операции над нечёткими отношениями

Основные операции над нечёткими отношениями

1) Объединение двух отношений R1 R2. Пример: xR1y - «действительные числа x и y очень близкие», xR2y - «числа x и y очень различны», x(R1?R2)y - "числа x и y очень близкие или очень различные". Замечание: Функции принадлежности отношений заданы на |x-y|.

13

14 2) Пересечение двух отношений R1

2) Пересечение двух отношений R1

R2 Пример: xR1y – «модуль разности |x-y| близок к ?», xR2y – «модуль разности |x-y| близок к ?», x(R1?R2) y – «модуль разности |x-y| близок к ? и ?».

14

15 Композиция двух нечётких отношений

Композиция двух нечётких отношений

Пусть R1 - нечеткое отношение : (X x Y)? [0,1] между X и Y; R2 - нечеткое отношение : (Y x Z) ?[0,1] между Y и Z. (sup-min)-Композиция отношений R1 и R2 – нечеткое отношение между X и Z, обозначаемое R1•R2, определяемое: Пример:

=

15

R1

R1

R1

R1

R2

R2

R2

R2

R2

R1·R2

R1·R2

R1·R2

R1·R2

R1·R2

z1

z2

z3

z4

y1

y2

y3

z1

z2

z3

z4

y1

0,9

0

1

0,2

x1

0,1

0,7

0,4

0,3

0,6

0,1

0,7

y2

0,3

0,6

0

0,9

x2

1

0,5

0

0,9

0,5

1

0,5

y3

0,1

1

0

0,5

x1

x2

16 Нечеткие высказывания

Нечеткие высказывания

Тип высказывания

Пояснения

1)Высказывание <b есть b'>

2)Высказывание <b есть mb'>

3)Составные высказывания

b – имя ЛП, b' - ее значение (терм), которому соответствует нечеткое множество на универсе Х Пример: <давление большое>

m - модификатор, которому соответствуют слова "ОЧЕНЬ", "БОЛЕЕ ИЛИ МЕНЕЕ", "МНОГО БОЛЬШЕ" и др. Пример: <давление очень большое>, <скорость много больше средней>

образуются из высказываний видов 1 и 2 и связок "И", "ИЛИ", "ЕСЛИ.., ТО...", "ЕСЛИ.., ТО.., ИНАЧЕ".

16

17 Высказывания на множестве значений фиксированной ЛП

Высказывания на множестве значений фиксированной ЛП

Значения ЛП соответствуют нечетким множествам одного и того же универса Х

Модификатор (связка)

Операции над НМ

Очень

CON

Не

Дополнение

И

?

Пример: ЛП «толщина изделия» Х = [10, 80] T= {"малая", "средняя", "большая"}

Или

?

A1 A2 A3

Высказывание

Нм

<Толщина изделия очень малая>

<Толщина изделия не малая и не большая>

<Толщина изделия не большая или средняя>

17

18 Высказывания на множестве значений нескольких ЛП

Высказывания на множестве значений нескольких ЛП

Каким образом ???

<A есть a'>

А на универсе X

<B есть b'>

В на универсе Y

<(A есть a') и (b есть b')>

<(A есть a') или (b есть b')>

<Если (a есть a'),то (b есть b')>

<A, ta, X, ga, ma> и <b, tb, Y, gb, mb> - лингвистические переменные;

Высказывания

Нечеткие множества

Можно привести к высказываниям вида 1,введя лингвистическую переменную (a, b), значениям которой будут соответствовать нечеткие множества на X x Y.

Можно привести к высказываниям вида 1,введя лингвистическую переменную (a, b), значениям которой будут соответствовать нечеткие множества на X x Y.

Можно привести к высказываниям вида 1,введя лингвистическую переменную (a, b), значениям которой будут соответствовать нечеткие множества на X x Y.

18

19 Правила преобразования нечетких высказываний вида 3

Правила преобразования нечетких высказываний вида 3

1)Правило преобразования конъюнктивной формы: <(a есть a') и (b есть b')> => <(a, b) есть (a'?b')>

2)Правило преобразования дизъюнктивной формы: <(a есть a') или (b есть b')> => <(a, b) есть (a'?b')>

исходное высказывание новая ЛП значение новой ЛП

НМ на универсе X x Y c функцией принадлежности:

19

20 3)Правило преобразования импликативной формы: <Если (a есть a'), то (b

3)Правило преобразования импликативной формы: <Если (a есть a'), то (b

есть b')> => <(a, b) есть (a'->b')>

Нм a

Нм b

Нечеткое отношение xRy c функцией принадлежности:

Правило Мамдани

новая ЛП значение новой ЛП

20

21 Что у нас теперь есть

Что у нас теперь есть

Формализовано понятие «лингвистическая переменная» Введено понятие «нечеткое высказывание», содержащее лингвистические переменные Рассмотрены основные преобразования нечетких высказываний (логические связки)

Заложен механизм формирования нечеткой базы знаний на основе правил типа «Если …, то…»

21

22 Логико-лингвистические модели

Логико-лингвистические модели

Часть II

Всего 13 слайдов

22

23 Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели

Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели

L1 : Если <a11 > и/или … и/или <a1m> то <b11 > и/или… и/или <b1n> L2 : Если <a21 > и/или … и/или <a2m> то <b21 > и/или… и/или <b2n> .................... Lk : Если <ak1 > и/или … и/или <akm> то <bk1 > и/или… и/или <bkn>

Логико-лингвистические методы описания систем основаны на том, что поведение исследуемой системы описывается в естественном (или близком к естественному) языке в терминах лингвистических переменных.

Нечёткие высказывания типов 1 и 2

23

24 Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели

Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели

L1 : если <A1 > то <B1 > L2 : если <A2 > то <B2 > .................... lk : если <ak > то <bk >

Нечёткие высказывания типа 3

Совокупность импликаций {L1, L2, ..., Lk} отражает функциональную взаимосвязь входных и выходных переменных и является основой построения нечеткого отношения XRY, заданного на произведении X x Y универсальных множеств входных и выходных переменных. Отношение R строится как .

24

25 Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели

Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели

В основе построения логико-лингвистических систем лежит композиционное правило вывода. Если на множестве X задано нечеткое множество A, то композиционное правило вывода B = A·R, где R – некоторое нечеткое отношение,определяет на Y нечеткое множество B с функцией принадлежности: Таким образом, композиционное правило вывода в этом случае задает закон функционирования нечеткой модели системы.

Преимущество: универсальность

Недостаток: необходимость работать в пространстве размерности m?n

25

26 Нечёткий вывод

Нечёткий вывод

Опр: Нечетким логическим выводом (fuzzy logic inference) называется аппроксимация зависимости Y = f(X1,X2…Xn) каждой выходной лингвистической переменной от входных лингвистических переменных и получение заключения в виде нечеткого множества, соответствующего текущим значениях входов, с использованием нечеткой базы знаний и нечетких операций. Основу нечеткого логического вывода составляет композиционное правило Заде В общем случае нечеткий вывод решения происходит за три (или четыре) шага.

Фаззификация

Степени уверенности простейших посылок

Входные значения

Этап непосредственного нечёткого вывода

Аккумуляция

Результат в виде нечёткого множества

Нечёткие импликации

Дефаззификация

Выходное значение

26

27 База знаний

База знаний

Общий вид правил в базе знаний:

Если Лингвистическая Переменная 1 есть Терм Лингвистической Переменной 1 и Лингвистическая Переменная 2 есть Терм Лингвистической Переменной 2 и … и Лингвистическая Переменная N есть Терм Лингвистической Переменной N То Выходная Лингвистическая Переменная есть Терм Выходной Линг.Перем.

Пример:

Если Температура низкая и Расход малый То Давление низкое

27

Выходная Лингвистическая Переменная

Лингвистическая Переменная 1

Лингвистическая Переменная 2

Терм Лингвистической Переменной 1

Терм Лингвистической Переменной 2

Терм Выходной Лингвистической Переменной

28 Нечёткий вывод

Нечёткий вывод

Пусть есть система описывающая поведение некоторого реактора в виде следующих правил: Если Температура низкая и Расход малый, то Давление низкое Если Температура средняя, то Давление среднее Если Температура высокая или Расход большой то Давление высокое Известны значения температуры : 85 и расхода : 3.5. Необходимо вывести значение давления.

28

29 Нечёткий вывод

Нечёткий вывод

29

Температура. Унивёрс (множество возможных значений) – отрезок [0,150] . Начальное множество термов {Высокая, Средняя, Низкая}. Функции принадлежности термов имеют следующий вид: Высокая Средняя Низкая Давление. Унивёрс – отрезок [0,100]. Начальное множество термов {Высокое, Среднее, Низкое} Функции принадлежности термов имеют следующий вид: Высокое Среднее Низкое Расход. Унивёрс – отрезок [0,8]. Начальное множество термов {Большой, Средний, Малый} Функции принадлежности термов имеют следующий вид Большой Средний Малый

30 0.7

0.7

85

Нечёткий вывод

Этап фаззификации С помощью функций принадлежности всех термов входных лингвистических переменных и на основании задаваемых четких значений из универсов входных лингвистических переменных определяются степени уверенности в том, что выходная лингвистическая переменная принимает значение – конкретный терм. Эта степень уверенности есть ордината точки пересечения графика функции принадлежности терма и прямой x = четкое значение ЛП.

В нашем примере имеем: Температура Высокая - 0.7 Температура Средняя - 1 Температура Низкая - 0,3 Расход Большой - 0 Расход Средний - 0,75 Расход Малый - 0,25

30

31 Нечёткий вывод

Нечёткий вывод

2) Этап непосредственного нечёткого вывода На основании набора правил – нечеткой базы знаний – вычисляется значение истинности для предпосылки каждого правила на основании конкретных нечетких операций, соответствующих конъюнкции или дизъюнкции термов в левой части правил. Используя один из способов построения нечёткой импликации мы получим нечёткую переменную, соответствующую вычисленному значению степени уверенности в левой части правила и нечеткому множеству в правой части правила.

Определение посылок правил: Температура низкая и Расход малый: min (Темп. Низкая, Расход Малый)= = min(0.3, 0.25)=0.25 Температура Средняя : 1 Температура Высокая или Расход Большой: max(Темп. Высокая, Расход Большой)=max(0.7,0)=0,7

31

32 +

+

+

+

0,7

0,25

1

Нечёткий вывод

Построение нечёткой импликации:

Правило 3

Правило 2

Правило 1

32

33 85

85

0,3

0,25

3,5

0,25

Нечёткий вывод

Построение нечёткой импликации:

Если ТЕМРЕРАТУРА низкая И РАСХОД малый, то ДАВЛЕНИЕ низкое

MIN

33

34 Нечёткий вывод

Нечёткий вывод

3) Этап композиции (аккумуляции) Все нечеткие множества, назначенные для каждого терма каждой выходной лингвистической переменной объединяются вместе и формируется единственное нечеткое множество - значение для каждой выводимой лингвистической переменной. Обычно для этого используются функции MAX или SUM

34

35 50

50

43,9393

Нечёткий вывод

4) Этап дефаззификации (необязательный) Используется когда необходимо от полученного нечёткого множества перейти к конкретному числовому значению. Для данного этапа существует более 30 методов. Два из общих методов - это «методы полной интерпретации» и «по максимуму». В методе полной интерпретации, точное значение выводимой переменной вычисляется как значение "центра тяжести" функции принадлежности для нечеткого значения. В методе максимума в качестве точного значения выводимой переменной принимается максимальное значение функции принадлежности.

Center of Gravity

First Max

35

36 Описание примеров

Описание примеров

Часть III

36

37 Система “Набор баскетболистов”

Система “Набор баскетболистов”

Лингвистические переменные

Рост баскетболиста Множество определения – [170,236] Множество термов - {очень высокий, высокий, средний, низкий}

Техника игры баскетболиста Множество определения – [0,100] Множество термов - {отличная, очень хорошая, хорошая, средняя, плохая}

Уверенность принятия в команду Множество определения – [0,100] Множество термов - {полная, средняя, малая, не берём}

37

38 Система “Набор баскетболистов”

Система “Набор баскетболистов”

Рост баскетболиста

Множество определения – [170,236]

Высокий

Очень высокий

Низкий

Средний

38

39 Система “Набор баскетболистов”

Система “Набор баскетболистов”

Техника игры баскетболиста

Множество определения – [0,100]

Отличная

Очень хорошая

Плохая

Средняя

Хорошая

39

40 Система “Набор баскетболистов”

Система “Набор баскетболистов”

Уверенность принятия в команду

Множество определения – [0,100]

Средняя

Полная

Малая

Не берём

40

41 Система “Набор баскетболистов”- Правила

Система “Набор баскетболистов”- Правила

41

Входные лингвистические переменные

Входные лингвистические переменные

Выходная линг. переменная

Техника игры

Рост игрока

Уверенность отбора

Отлично

Очень высокий

Полная

Отлично

Высокий

Полная

Отлично

Не очень высокий

Средняя

Отлично

Низкий

Средняя

Очень хорошо

Очень высокий

Полная

Очень хорошо

Высокий

Полная

Очень хорошо

Не очень высокий

Средняя

Очень хорошо

Низкий

Средняя

Хорошо

Очень высокий

Полная

Хорошо

Высокий

Полная

Хорошо

Не очень высокий

Средняя

Хорошо

Низкий

Малая

Не очень хорошо

Очень высокий

Средняя

Не очень хорошо

Высокий

Средняя

Не очень хорошо

Не очень высокий

Малая

Не очень хорошо

Низкий

Не берём

Плохо

Очень высокий

Малая

Плохо

Высокий

Малая

Плохо

Не очень высокий

Малая

Плохо

Низкий

Не берём

42 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Лингвистические переменные

Разница потерь ведущих игроков Множество определения – [-6,6] Множество термов - {большая скамейка, высокий, одинаковая скамейка, короткая скамейка}

Разница игровых динамик Множество определения – [-15,15] Множество термов - {существенный проигрыш, проигрыш, выигрыш, существенный выигрыш}

Разница в классе команд Множество определения – [-13,13] Множество термов - {лидер, верхняя половина, середина, нижняя половина, аутсайдер}

42

43 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Лингвистические переменные

Фактор поля Множество определения – [-2,3] Множество термов - {абсолютная неудача, неудача, преимущество, абсолютное преимущество }

Встречи команд Множество определения – [-20,20] Множество термов - {позорные встречи, равные встречи, разгромные встречи}

Результат матча Множество определения – [-3,3] Множество термов - {крупный проигрыш, проигрыш, ничья, выигрыш, крупный выигрыш}

43

44 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Разница потерь ведущих игроков

Разница между количеством травмированных и дисквалифицированных футболистов в первой команде – хозяине поля и количеством травмированных и дисквалифицированных футболистов в гостевой команде.

Множество определения – [-6,6]

Большая скамейка

Одинаковая скамейка

Короткая скамейка

44

45 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Разница игровых динамик

Разница очков, набранных командой хозяином поля и гостевой командой в последних пяти турах

Множество определения – [-15,15]

Проигрыш

Существенный проигрыш

Cущественный выигрыш

Выигрыш

45

46 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Разница в классе команд

Разница мест, которые занимают команда-хозяин и команда-гость в текущем чемпионате

Множество определения – [-13,13]

Лидер

Верхняя половина

Середина

Нижняя половина

Аутсайдер

46

47 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Фактор поля

Рассчитываться как HP/HG - GP/GG, где HP – общее количество очков, набранное командой хозяином поля в домашних играх текущего чемпионата; HG - общее количество домашних игр, проведенных командой хозяином поля в текущем чемпионата; GP – общее количество очков, набранное гостевой командой в текущего чемпионата на выезде; GG - общее количество выездных игр, проведенных гостевой командой в текущем чемпионата

Множество определения – [-2,3]

Абсолютное преимущество

Преимущество

Абсолютная неудача

Неудача

47

48 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Встречи команд

Разница забитых и пропущенных мячей двух команд во всех чемпионатах

Множество определения – [-20,20]

Равные встречи

Разгромные встречи

Позорные встречи

48

49 Система “Футбол”

Система “Футбол”

Результат матча

Разница голов забитых командой хозяином поля и гостевой командой в предстоящей встрече

Множество определения – [-3,3]

Крупный проигрыш

Ничья

Проигрыш

Выигрыш

Крупный выигрыш

49

50 Система “Футбол” - Правила

Система “Футбол” - Правила

50

Разница потерь игроков

Разница динамик

Разница в классе

Фактор поля

Встреча команд

Результат матча

Важность правила

1

Большая скамейка

Существенный выигрыш

Лидер

Абсолютное преимущество

Разгромные встречи

Крупный выигрыш

0,5

2

Одинаковая скамейка

Выигрыш

Верхняя половина

Преимущество

Разгромные встречи

Крупный выигрыш

0.94844

3

Одинаковая скамейка

Проигрыш

Лидер

Преимущество

Разгромные встречи

Крупный выигрыш

0,5

4

Большая скамейка

Выигрыш

Верхняя половина

Преимущество

Равные встречи

Крупный выигрыш

0.6289

5

Одинаковая скамейка

Выигрыш

Середина

Неудача

Разгромные встречи

Выигрыш

0,5

6

Короткая скамейка

Проигрыш

Верхняя половина

Преимущество

Равные встречи

Выигрыш

0.75458

7

Одинаковая скамейка

Выигрыш

Середина

Неудача

Разгромные встречи

Выигрыш

0,5

8

Большая скамейка

Существенный выигрыш

Нижняя половина

Преимущество

Равные встречи

Выигрыш

1

9

Одинаковая скамейка

Выигрыш

Середина

Неудача

Равные встречи

Ничья

0.00027162

10

Короткая скамейка

Существенный проигрыш

Середина

Неудача

Равные встречи

Ничья

0.22037

51 Система “Футбол” - Правила

Система “Футбол” - Правила

51

Разница потерь игроков

Разница динамик

Разница в классе

Фактор поля

Встреча команд

Результат матча

Важность правила

11

Одинаковая скамейка

Проигрыш

Нижняя половина

Преимущество

Позорные встречи

Ничья

0.10194

12

Большая скамейка

Существенный проигрыш

Верхняя половина

Неудача

Равные встречи

Ничья

0.083936

13

Большая скамейка

Проигрыш

Середина

Абсолютная неудача

Равные встречи

Проигрыш

0.013733

14

Одинаковая скамейка

Выигрыш

Нижняя половина

Неудача

Позорные встречи

Проигрыш

0.28575

15

Короткая скамейка

Существенный проигрыш

Середина

Преимущество

Позорные встречи

Проигрыш

0.30027

16

Одинаковая скамейка

Проигрыш

Аутсайдер

Неудача

Равные встречи

Проигрыш

1

17

Короткая скамейка

Существенный проигрыш

Аутсайдер

Абсолютная неудача

Позорные встречи

Крупный проигрыш

1

18

Одинаковая скамейка

Существенный проигрыш

Нижняя половина

Неудача

Позорные встречи

Крупный проигрыш

1

19

Короткая скамейка

Проигрыш

Нижняя половина

Абсолютная неудача

Равные встречи

Крупный проигрыш

1

20

Большая скамейка

Существенный проигрыш

Нижняя половина

Неудача

Позорные встречи

Крупный проигрыш

1

«Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели»
http://900igr.net/prezentacija/obschestvoznanie/osnovy-nechetkoj-logiki-logiko-lingvisticheskie-modeli-148384.html
cсылка на страницу
Урок

Обществознание

85 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по обществознанию > Без темы > Основы нечеткой логики Логико-лингвистические модели