Основные этапы построения систем интеллектуального управления на основе нечёткой логики:
1) Определение входов и выходов создаваемой системы;
2) Задание для каждой из входных и выходных переменных функции принадлежности;
3) Разработка базы правил для реализуемой нечёткой системы;
4) Выбор и реализация алгоритма нечёткого логического вывода;
5) Анализ результатов работы созданной системы (выяснение того, насколько разработанная модель адекватна реальности).
Общий логический вывод осуществляется по схеме, представленной на рисунке 1 [2].
Рис.1 Общая схема логического вывода
Рассмотрим эту схему более подробно.
Нечёткость (введение нечёткости, фаззификация).
Функции принадлежности, определённые на входных переменных, применяются к их фактическим значениям для определения степени истинности каждой предпосылки каждого правила.
Логический вывод.
Вычисленное значение истинности для предпосылок каждого правила применяется к заключениям каждого правила. Это приводит к одному нечёткому подмножеству, которое будет назначено каждой переменной вывода для каждого правила. В качестве правил логического вывода обычно используются только операции min (минимум) или prod (умножение). В логическом выводе prod функция принадлежности вывода отсекается по высоте, соответствующей вычисленной степени истинности предпосылки правила (нечёткая логика "И"). В логическом выводе prod функция принадлежности вывода масштабируется при помощи вычислений степени истинности предпосылки правила.
Композиция.
Нечёткие подмножества, назначенные для каждой переменной вывода (во всех правилах) объединяются вместе, чтобы сформировать одно нечёткое подмножество для каждой переменной вывода. При подобном объединении обычно используется max (максимум) или sum (сумма). При композиции max комбинированный вывод нечёткого подмножества конструируется как поточечный максимум по всем нечётким подмножествам (нечёткая логика "ИЛИ"). При композиции sum комбинированный вывод нечёткого подмножества конструируется как поточечная сумма по всем нечётким подмножествам, назначенным переменной вывода правилами логического вывода.
Приведение к чёткости (дефаззификация).
Это дополнительный этап, который полезно использовать, когда полезно преобразовать нечёткий набор выводов в чёткое число.
Общий вид системы интеллектуального управления объектом на основе нечёткой логики приведён на рисунке 2.
Рис.2 Общая схема управления объектом на основе нечёткой логики
База знаний в системах управления
Под базой знаний принято понимать совокупность знаний о предметной области, используемых для построения систем интеллектуального управления объектами. Используемый в различного рода экспертных системах механизм нечётких выводов имеет в своей основе базу знаний, формируемую специалистами предметной области в виде совокупности нечётких предикатных правил вида [2]:
П1: если х есть А1, то y есть В1,
П2: если х есть А2, то y есть В2,
…
Пn: если х есть Аn, то y есть Вn.
Где х - входная переменная (имя для известных значений данных), y- переменная вывода (имя для значений данных, которое будет вычислено); А и В - функции принадлежности, определённые, соответственно на х и у.
Пример подобного правила:
Если х - низко, то у - высоко.
Также к базе знаний принято относить и функции принадлежности входных и выходных переменных [3], которые принято либо выбирать из типового набора (треугольная, колокольная,...), либо задавать самостоятельно.
