Реферат. Обычно они используются для автоматических
 Скачать 22.65 Kb.
|
|
Введение (Слайд 1) Системы искусственного интеллекта, основанные на использовании математического аппарата нечеткой логики (Л. Заде, 1981), являются наиболее простыми представителями систем искусственного интеллекта. Данные системы принято называть также термином "нечеткие" системы. Обычно они используются для автоматических Отличительной особенностью нечетких систем (по сравнению с другими классами интеллектуальных систем) является использование правил логического вывода, "заложенных" в них человеком Основная часть (Слайды 2-6 ) Так, нечеткие интеллектуальные системы можно использовать на : Автоматическом управление воротами плотины на гидроэлектростанциях. Управление экономичной скоростью автомобилей для экономии топлива . Оптимизированное планирование автобусных расписаний. Системы прогнозирования землетрясений. Управление поездами в метро, точности остановки и экономии энергии. (Слайды 7) Рассмотрим в качестве объекта управления водяной котел (бойлер), предназначенный для нагрева воды с целью отопления помещений). Топливо (газ, мазут) поступает в камеру сгорания (печь), которая нагревает воду в котле. (слайд 8 ) В качестве входной величины  ]При описании процесса нагрева воды с помощью аппарата булевой алгебры, температура воды описывается логической переменной a, принимающей два значения, отображаемые кодами или словами: 0 (низкая температура воды) и 1 (высокая температура воды): Аналогично можно ввести логическую переменную b, описывающую расход топлива в камеру сгорания. Переменная b также принимает два значения 0 (низкий расход топлива) и 1 (высокий расход топлива). где  – номинальный – это штатный расход топлива.При использовании аппарата алгебры (слайд 9 ) Однако в реальности в большинстве случаев четкую границу между данными понятиями провести трудно. Например, часть людей могут считать высокой температуру воды (в кранах, батареях) начиная со значения 70оС и выше, другая часть – 75оС и т.д. То же касается и расхода топлива в камере сгорания: высокий расход топлива различными операторами (работниками бойлера) может считаться, начиная со значения 4кг/сек и выше, 4.5 кг/сек и выше, 5 кг/сек и выше. В этом случае графики функций принадлежности числовых переменных x и y к одному из двух классов (значений логических переменных а и b), будут иметь следующий вид (рис. 3): Как видно в данном случае на графиках имеются т.н. зоны неопределенности: это интервалы  и  . Если переменные x и y находятся в данных интервалах, то они могут одновременно принадлежать как первому классу значений логической переменной (a=0, b=0), так и второму классу значений (a=1, b=1). Иными словами, в этом случае граница между множествами значений переменных x и y, соответствующим различным смысловым классам размывается и является нечеткой. Отметим, что подобная нечеткость при описании реальных объектов и систем возникает вследствие недостаточности располагаемых знаний о его свойствах. (т.е. недостаточной информации) Вывод Таким образом, подводя итоги, можно сказать, что нечеткая логика в некоторых простейших случаях позволяет улучшить качество управления объектами, причем решающую роль в оптимизации показателей эффективности играют эксперты, которые определяют количество входных и выходных переменных, число термов для каждой переменной, виды функций принадлежности, т.к. изменение этих параметров приводит к улучшению или ухудшению процесса управления объектом. Важнейшим недостатком нечеткой логики является отсутствие единого метода моделирования систем, т.е. для каждого случая приходится заново проектировать нечеткую подпрограмму, определяя шаг за шагом все параметры и строя свою таблицу решений |