Главная > Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

5.5.4. Представление композиционного правила вывода с помощью меры возможности.

Рассмотрим композиционное правило вывода (5.57). Нетрудно видеть, что максиминная композиция Дает значение функции принадлежности для Следуя определению меры возможности [10], можно легко

показать [45], что

является мерой возможности того, что есть определяется «возможностная» мера сходства. Согласно основным свойствам мер возможности:

Здесь выражение в левой части означает меру возможности того, что составное понятие, описываемое значениями является составным понятием, характеризуемым значениями .

Таким образом, получаем

где

Нетрудно показать, что

где

Функцию принадлежности отдельных выходов алгоритма нечеткого вывода определим как проекцию нечеткого соответствия . В этом случае будет справедливо следующее утверждение.

Утверждение 5.2. Пусть являются нормальными подмножествами, тогда выводимые нечеткие подмножества по каждой из выходных переменных определяются из условия

где

Справедливость утверждения очевидна.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru