Нечеткие системы

Нечеткая система (или нечеткая модель) — математическая модель, в основе вычисления которой лежит нечеткая логика. К построению таких моделей прибегают в случае, когда предмет исследования имеет очень слабую формализацию, и его точное математическое описание слишком сложное или неизвестно.

Ход построения модели можно разделить на три основных этапа:

1. Определение входных и выходных параметров модели.
2. Построение базы знаний.
3. Выбор одного из методов нечеткого логического вывода (Мамдани или Сугено).

От первого этапа непосредственно зависят два других, и именно он определяет будущее функционирование модели.

База знаний (база правил) — это совокупность нечетких правил вида: "если, то", определяющих взаимосвязь между входами и выходами исследуемого объекта.

Условие (Condition) правила характеризует текущее состояние объекта, а заключение (Conclusion) — то, как это условие повлияет на объект.

Условия и заключения для каждого правила могут быть двух видов:

1. простое (ссылка на Csinglcond) — в нем участвует одна нечеткая переменная;
2. составное (ссылка Cconditions) — участвуют несколько нечетких переменных.

Каждое правило в системе имеет вес — значимость правила в модели. Весовые коэффициенты присваиваются правилу в диапазоне [0, 1].

В зависимости от созданной базы знаний для модели определяется система нечеткого логического вывода. Нечетким логическим выводом называется получение заключения в виде нечеткого множества, соответствующего текущим значениям входов, с использованием нечеткой базы знаний и нечетких операций. Два основных типа нечеткого логического вывода —  Мамдани и Сугено.