Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Построение функций принадлежности



2016-01-05 653 Обсуждений (0)
Построение функций принадлежности 0.00 из 5.00 0 оценок




Рецензия

 

Оглавление

Рецензия. 1

Лист задания. 3

Введение. 4

1. Построение нечёткого дерева решений. 6

1.1 Определение лингвистических переменных. 6

1.2 Построение функций принадлежности. 7

1.3 Расчёт E(SN), G(SN) 8

1.4 Расчёт степеней принадлежности к каждому новому узлу. 11

1.5 Расчёт принадлежности новой записи к целевому классу. 14

2. Построение нечёткой экспертной системы в программном пакете CubiCalc 2.0. 16

2.1 Определение переменных Fuzzy Input, Output 16

2.2 Построение функций принадлежности. 17

2.3 Определение набора правил, связывающих входные переменные с выходными. 19

2.4 Настройка входного файла. 20

2.5 Проверка работы системы.. 20

Заключение. 21

Список использованных источников. 22

 

 

 

Лист задания

 

Вариант 9

Магазин спортивных товаров. Руководству компании необходимо определить место организации магазина представленного направления.

 

 

Введение

 

Проблемы принятия решений в сложных условиях занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях. Математические методы широко применяются для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при использовании ЭВМ эффективно принимать решения при известных и фиксированных параметрах или когда параметры - случайные величины с известными законами распределения. Существует, однако, ряд задач, которые не поддаются формальному описанию в силу того, что часть параметров представляют собой неточно или качественно заданные величины, для которых переход от «принадлежности к классу» к «непринадлежности» непрерывен. Традиционные методы недостаточно пригодны для решения подобных задач именно потому, что они не в состоянии описать возникающую неопределенность.

В основе нечеткой логики лежит теория нечетких множеств, где функция принадлежности элемента множеству не бинарна (да/нет), а может принимать любое значение в диапазоне 0-1. Это дает возможность определять понятия, нечеткие по самой своей природе: "хороший", "высокий", "слабый" и т.д. Нечеткая логика дает возможность строить базы знаний и экспертные системы нового поколения, способные хранить и обрабатывать неточную информацию. Системы, основанные на нечеткой логике, разработаны и успешно внедрены в таких областях, как управление технологическими процессами, управление транспортом, управление бытовой техникой, медицинская и техническая диагностика, финансовый менеджмент, финансовый анализ, биржевое прогнозирование, распознавание образов, исследование рисковых и критических операций, прогнозирование землетрясений, составление автобусных расписаний, климатический контроль в зданиях.

Цель курсовой работы: изучить нечеткую логику в системе моделирования.

Для достижения данной цели поставлены следующие задачи:


  • изучить литературу по данной теме;

  • определить лингвистические переменные;

  • построить нечёткое дерево решений;

  • построить функции принадлежности;

  • рассмотреть алгоритм нечеткого вывода;

  • изучить процесс моделирования;

  • определить место организации магазина.

 

Построение нечёткого дерева решений

 

В данном разделе необходимо построить нечеткое дерево решений, с помощью которого определить рейтинг выбора места организации магазина, который посещают 50 000 тысяч человек за месяц и расстояние до базы 40 км.

В таблице 1 представлены данные о семи местах организации магазина: проходимость (определена, исходя из оценок, выставляемых рейтинговым агентством), расстояние до базы (в километрах) и рейтинг (определен экспертом).

Табл. 1 - данные о месте организации магазина

Проходимость Расстояние Рейтинг
D1 10.000 0,0
D2 15.000 0,0
D3 25.000 0,3
D4 30.000 0,4
D5 35.000 0,5
D6 40.000 0,8
D7 55.000

 

Определение лингвистических переменных

1) х1: «проходимость»;

Х: [0;60.000];

Т(х): «низкая», «средняя», «большая»;

G: «достаточно», «недостаточно»;

М: задано таблично (таблица 2).

2) х2: «расстояние»;

Х: [0, 50];

Т(х): «малое», «среднее», «большое»;

G: «достаточно», «недостаточно»;

М: задано таблично (таблица 3).

 

Табл.2 - Табличное представление семантического правила для х1

 

Проходимость
низкая средняя большая
D1 1,0 0,0 0,0
D2 0,8 0,2 0,0
D3 0,5 0,5 0,0
D4 0,2 0,8 0,0
D5 0,0 0,5 0,5
D6 0,0 0,0 1,0
D7 0,0 0,0 1,0

 

Расстояние
маленькое среднее большое
D1 1,0 0,0 0,0
D2 0,4 0,6 0,0
D3 0,0 1,0 0,0
D4 0,0 0,8 0,2
D5 0,0 0,0 1,0
D6 0,0 0,1 0,9
D7 0,0 0,2 0,8

 

 

Построение функций принадлежности

 

Общий вид функций принадлежности лингвистических переменных показан на рисунке 1.

 
 

 


1

 

 

 
 


0 Проходимость

 

 

 
 

 


1

 

 

 
 


0 Расстояние

Рис.1 - Графики функции принадлежности

 

1.3 Расчёт E(SN), G(SN)

Необходимо найти значение общей энтропии:

Рда = 0+0+0,3+0,4+0,5+0,8+1,0= 3

Рнет =1,0+1,0+ 0,7+0,6+0,5+0,2+0=4

Р= Рда нет =7

Рассчитываем значение энтропии E(SN), воспользовавшись формулой :

E(SN)= -3/7*log23/7 – 4/7*log24/7 » 0,985 бит

Рассчитаем E(SN, проходимость).

E(SN, проходимость, низкая):

Рданизкая=min(0;1)+min(0;0,8)+min(0,3;0,5)+min(0,4;0,2)+min(0,5;0)+min(0,8;0)+min(1;0)=0+0+0,3+0,2+0+0+0=0,5

Рнетнизкая=min(1;1)+min(1;0,8)+min(0,7;0,5)+min(0,6;0,2)+min(0,5;0)+min(0,2;0)+ min (0;0)=1+0,8+0,5+0,2+0+0+0=2,5

Рнизкая= Рда нет =0,5+2,5=3,0

E(проходимость, низкая)= - 0,5/3,0* log20,5/3,0-2,5/3,0* log22,5/3,0=0,65 бит

Рассчитаем E(SN, проходимость, средняя).

Рдасредняя=min(0;0)+min(0;0,2)+min(0,3;0,5)+min(0,4;0,8)+min(0,5;0,5)+min(0,8;0)+min(1;0)=0,3+0,4+0,5=1,2

Рнетсредняя= min(1;0)+min(1;0,2)+min(0,7;0,5)+min(0,6;0,8)+min(0,5;0,5)+min(0,2;0)+min(0;0)=0,2+0,5+0,6+0,5=1,8

Рсредняя= 1,2+1,8=3

E(проходимость, средняя)= - 1,2/3* log21,2/3-1,8/3* log21,8/3=0,97 бит

Рассчитаем E(SN, проходимость, большая).

Рдабольшая=min(0;0)+min(0;0)+min(0,3;0)+min(0,4;0)+min(0,5;0,5)+min(0,8;1)+min(1;1)=0,5+0,8+1=2,3

Рнетбольшая=min(1;0)+min(1;0)+min(0,7;0)+min(0,6;0)+min(0,5;0,5)+min(0,2;1)+min(0;1)=0,5+0,2=0,7

Рбольшая= 2,3+0,7=3

E(проходимость, большая)= - 2,3/3* log22,3 /3-0,7/3* log20,7/3=0,78 бит

 

Табл. 4 - итоги расчетов для х1

  низкая средняя большая
Рда 0,5 1,2 2,3
Рнет 2,5 1,8 0,7
E, бит 0,65 0,97 0,78

 

Найдём энтропию, воспользовавшись формулой:

 

E(SN ,проходимость)= - 2,5/7* 0,65+1,8 /7*0,97+ 0,7/7* 0,78=0,56 бит

Рассчитаем прирост информации для данного атрибута.

G(SN,проходимость)= 0,98-0,56= 0,42 бит

 

Рассчитаем E(SN, расстояние).

E(SN, расстояние, маленькое):

Рдамаленькое=min(0;1)+min(0;0,4)+min(0,3;0)+min(0,4;0)+min(0,5;0)+min(0,8;0)+min(1;0)=0

Рнетмаленькое =min(1;1)+min(1;0,4)+min(0,7;0)+min(0,6;0)+min(0,5;0)+min(0,2;0)+ min(0;0)=1+0,4=1,4

Рмаленькое= Рда нет =0+1,4=1,4

E(расстояние,маленькое)= - 0/1,4* log20/1,4-1,4/1,4* log21,4/1,4=0 бит

E(SN, расстояние,среднее):

Рдасреднее=min(0;0)+min(0;0,6)+min(0,3;1)+min(0,4;0,8)+min(0,5;0)+min(0,8;0,1)+min(1;0,2)=1

Рнетсреднее=min(1;0)+min(1;0,6)+min(0,7;1)+min(0,6;0,8)+min(0,5;0)+min(0,8;0,1)+ min(1;0,2)=0,6+0,7+0,6+0,1+0,2=2,2

Рсреднее= Рда нет =1+2,2=3,2

E(расстояние,среднее)= - 1/3,2* log21/3,2-2,2/3,2* log22,2/3,2=0,896 бит

E(SN, расстояние,большое):

Рдабольшое=min(0;0)+min(0;0)+min(0,3;0)+min(0,4;0,2)+min(0,5;1)+min(0,8;0,9)+min(1;0,8)=0,2+0,5+0,8=0,8=2,3

Рнетбольшое=min(1;0)+min(1;0)+min(0,7;0)+min(0,6;0,2)+min(0,5;1)+min(0,2;0,9)+ min(0;0,8)=0,2+0,5+0,2=0,9

Рбольшое= Рда нет =2,3+0,9=3,2

E(расстояние,большое)= - 2,3/3,2* log22,3/3,2-0,9/3,2* log20,9/3,2=0,857 бит

 

Табл. 5 - итоги расчетов для х2

  маленькое среднее большое
Рда 2,3
Рнет 1,4 2,2 0,9
E, бит 0,896 0,857

 

E(SN, расстояние)= 1,4/7*0+2,2/7*0,896+0,9/7*0,857=0,391 бит

G(SN,расстояние)= 0,985-0,391= 0,594 бит

Максимальны прирост информации обеспечивает атрибут «расстояние», следовательно, разбиение начнется с него.



2016-01-05 653 Обсуждений (0)
Построение функций принадлежности 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Построение функций принадлежности

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Как построить свою речь (словесное оформление): При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою...
Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной...
Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ...
Как выбрать специалиста по управлению гостиницей: Понятно, что управление гостиницей невозможно без специальных знаний. Соответственно, важна квалификация...



©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (653)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.007 сек.)