| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
22 | 11 | 2019
10.14489/vkit.2015.09.pp.032-041

DOI: 10.14489/vkit.2015.09.pp.032-041

Бобырь М. В., Кулабухов С. А.
ДЕФАЗЗИФИКАЦИЯ ВЫВОДА ИЗ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ НА ОСНОВЕ МЕТОДА РАЗНОСТИ ПЛОЩАДЕЙ
(с. 32-41)

Аннотация. Рассмотрен метод дефаззификации нечетких множеств, получаемых в результате нечеткого логического вывода с использованием линейных функций принадлежности. Данный метод основан на использовании универсальной формулы для определения площадей геометрических фигур. Проведен анализ функционирования традиционных методов дефаззификации и выявлены их недостатки. Представлены результаты численного моделирования, показывающие принцип работы предложенного метода.

Ключевые слова:  нечеткая логика; нечетко-логический вывод; дефаззификация; аддитивность методов дефаззификации; мягкие арифметические операции; метод разности площадей; среднеквадратичное отклонение.

 

Bobyr M. V., Kulabukhov S. A.
DEFUZZIFICATION OF FUZZY INFERENCE ON THE BASIS OF THE DIFFERENTIAL AREAS
(pp. 32-41)

Abstract. The new method and algorithm of defuzzification of fuzzy inference is reviewed. This method is based on a universal formula for determining the area of geometric shapes. The usuage of the formula is based on the fact that the implementation of fuzzy operation of terms truncation, the kind of these terms of function membership varies from triangular to trapezoidal. The analysis of the functioning of the traditional methods of defuzzification, which include the first and last model maximum, the middle of maximum, the center of gravity; the center of sums and heights conducted and identified their shortcomings. The conducted analysis showed that one of their main drawbacks is the absence of additivity property. The loss of the additivity property is explained that during the implementation of fuzzy inference due to the sequence of actions in the composite rule excludes a number of activated fuzzy rules. This method allows partially exclude the drawbacks typical to traditional models of defuzzification. At the same time the possibility of parameterization of the method is given in the article. Parameterization is done by teaching the fuzzy model by changing of the parameters of the output membership function. Besides, the parameterization is possible by changing the ratio of the areas of the general figure and truncated terms. These numerical simu-lation given in the article shows the effectiveness of the proposed solution.

Keywords: Fuzzy logic; Fuzzy logic inference; Defuzzification; Additive method of defuzzification; Soft arithmetic operations; Difference method squares; Root Mean Square Error.

Рус

 М. В. Бобырь, С. А. Кулабухов (Юго-Западный государственный университет, Курск) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

M. V. Bobyr, S. A. Kulabukhov (Southwest State University, Kursk) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Зайцев Е. И. Об агентно-ориентированном подходе к разработке параллельных интеллектуальных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2006. № 7. С. 26 – 35.
2. Ходашинский И. А. Идентификация нечетких систем: методы и алгоритмы // Проблемы управления. 2009. № 4. С. 15 – 23.
3. Адаптивная нейронечеткая комбинированная система управления / А. Ю. Келина и др. // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2005. № 4. С. 79 – 88.
4. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление: пер. с англ. 2-е изд. (эл.). М.: БИНОМ. Лаб. знаний, 2013. 798 с.
5. Боровский А. С., Тарасов А. Д. Метод оценки за-щищенности потенциально опасных объектов при проектиро-вании систем физической защиты с использованием нечеткого логического вывода // Вестник компьютерных и информацион-ных технологий. 2012. № 4. С. 47 – 52.
6. Бобырь М. В., Титов В. С., Акульшин Г. Ю. Моде-лирование нечетко-логических систем управления на основе мягких арифметических операций // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2013. № 3. С. 29 – 35.
7. Бобырь М. В., Милостная Н. А. Анализ использования мягких арифметических операций в структуре нечетко-логического вывода // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2015. № 7. С. 7 – 15.
8. Емельянов С. Г., Бобырь М. В., Анциферов А. В. Алгоритм самообучения адаптивных нейронечетких систем на основе мягких вычислений // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11, № 8. С. 3 – 9.
9. Титов В. С., Бобырь М. В., Милостная Н. А. Распознавание контуров деталей на основе использования лазерных преобразователей информации // Промышленные АСУ и кон-троллеры. 2007. № 3. С. 22 – 25.
10. Титов В. С., Бобырь М. В., Милостная Н. А. Особенности оценки точности измерений размеров при использовании высокоточных автоматизированных систем // Промыш-ленные АСУ и контроллеры. 2005. № 6. С. 17 – 19.
11. Бобырь М. В., Кулабухов С. А., Титов Д. В. Оценка влияния числа обучаемых точек на аддитивность нечетких систем // Промышленные АСУ и контроллеры. 2014. № 10. С. 30 – 35.
12. Титов В. С., Бобырь М. В., Анциферов А. В. Модер-низация АСУ оборудованием с ЧПУ на основе аппарата нечеткой логики // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2010. № 2. С. 40 – 43.
13. Бобырь М. В., Титов В. С. Метод коррекции пара-метров режима резания в системах с ЧПУ // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 7. С. 49 – 53.
14. Бобырь М. В., Емельянов С. Г., Милостная Н. А. О некоторых свойствах моделирования адаптивных нейронечетких систем на основе упрощенного нечетко логического вывода // Информационно-измерительные и управляющие сис-темы. 2014. Т. 12, № 5. С. 4 – 12.
15. Оценка достоверности при моделировании нечетко-логических систем / М. В. Бобырь и др. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2012. № 7. С. 32 – 38.
16. Пат. 2309034 РФ, МПК B23Q 11/02. Устройство для обработки деталей на оборудовании с ЧПУ / Титов В. С., Бобырь М. В., Милостная Н. А., Бобовников Н. Ю.; заявитель и патентообладатель Курский гос. техн. ун-т. № 2005138099/02; заявл. 07.12.2005; опубл. 27.10.2007, Бюл. № 30. 5 с.
17. Пат. 2379169 РФ, МПК B23Q 15/00. Способ и устройство управления точностью обработки деталей / Титов В. С., Бобырь М. В., Яхонтова Е. С.; заявитель и патентообладатель Курский гос. техн. ун-т. № 2008109406/02; заявл. 11.03.2008; опубл. 20.01.2010, Бюл. № 2. 12 с.

Eng

1. Zaitsev E. I. (2006). About agentoriented approach to parallel development of intelligent systems. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii. (7), pp. 26 – 35.
2. Khodashinskii I. A. (2009). Identification of fuzzy systems: methods and algorithms. Problemy upravleniia. (4), pp. 15 – 23.
3. Kelina A. Iu. et al. (2005). Adaptive neurofuzzy combined management system. Izvestiia RAN. Teoriia i sistemy upravleniia. (4), pp. 79 – 88.
4. Pegat A. (2013). Fuzzy modeling and management. 2nd Ed. Moscow: BINOM. Laboratoriia znanii.
5. Borovskii A. S., Tarasov A. D. (2012). Method of poten-tially-dangerous objects defense analysis for physical defense sys-tems design with fuzzy inference application. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii. (4), pp. 47 – 52.
6. Bobyr' M. V., Titov V. S., Akul'shin G. Iu. (2013). Modeling of fuzzylogic control systems on the basis of soft arithmetic operations. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii. (3), pp. 29 – 35.
7. Bobyr' M. V., Milostnaia N. A. (2015). Analysis of the use of soft arithmetic operations in the structure of fuzzy logic inference. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii. (7), pp. 31 – 36. doi: 10.14489/vkit.2015.07.pp.007 – 015.
8. Emel'ianov S. G., Bobyr' M. V., Antsiferov A. V. (2013). The learning algorithm of adaptive neuro-fuzzy systems based on soft computing. Informatsionno-izmeritel'nye i upravliaiushchie sistemy. 11(8), pp. 3 – 9.
9. Titov V. S., Bobyr' M. V., Milostnaia N. A. (2007). Recognition of contour parts based on the use of laser transmitters of information. Promyshlennye ASU i kontrollery. (3), pp. 22 – 25.
10. Titov V. S., Bobyr' M. V., Milostnaia N. A. (2005). Peculiarities of assessing the accuracy of dimension measurement using high-precision automated systems. Promyshlennye ASU i kontrollery. (6), pp. 17 – 19.
11. Bobyr' M. V., Kulabukhov S. A., Titov D. V. (2014). Evaluation of the influence of the number of trainees points on additivity of fuzzy systems. Promyshlennye ASU i kontrollery. (10), pp. 30 – 35.
12. Titov V. S., Bobyr' M. V., Antsiferov A. V. (2010). Modernization of automated control system of the CNC equipment on the basis of fuzzy logic. Problemy mashinostroeniia i avtomatizatsii. (2), pp. 40 – 43.
13. Bobyr' M. V., Titov V. S. (2010). Method of correction of the parameters of the cutting conditions in systems with CNC. Mekhatronika, avtomatizatsiia, upravlenie. (7), pp. 49 – 53.
14. Bobyr' M. V., Emel'ianov S. G., Milostnaia N. A. (2014). Some properties of the simulation of adaptive neuro-fuzzy systems based on simplified fuzzy inference. Informatsionno-izmeritel'nye i upravliaiushchie sistemy. 12(5), pp. 4 – 12.
15. Bobyr' M. V. et al. (2012). Reliability estimation in modeling fuzzylogic systems. Promyshlennye ASU i kontrollery. (7), pp. 32 – 38.
16. Titov V. S., Bobyr' M. V., Milostnaia N. A., Bobovnikov N. Iu. (2007). A device for machining on CNC equipment. Ru Patent No. 2309034. Russian Federation.
17. Titov V. S., Bobyr' M. V., Iakhontova E. S. (2010). Method and device for controlling the precision of machining parts. Ru Patent No. 2379169. Russian Federation.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2015.09.pp.032-041}

.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2015.09.pp.032-041}

 

 

 

 

 

.

.

 

 

 
Поиск
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования