ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1 КРАТКИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ 7
1.1 Основные элементы теории нечетких множеств и нечеткой логики 7
1.2 Методы нечеткого моделирования. Самоорганизующиеся нечеткие модели 17
1.3 Система нечёткого логического вывода 24
2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ФОРМИРОВАНИЯ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ 26
2.1 Постановка задачи 26
2.2 Алгоритм формирования нечетких правил 26
2.3 Задача аппроксимации функции 33
2.4 Задача парковки грузовика 33
3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 37
3.1 Выбор среды разработки 37
3.2 Описание программной реализации 38
3.3 Графический интерфейс приложения 40
3.4 Тестирование приложения 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 49
ПРИЛОЖЕНИЕ
В настоящее время широко используются системы управления, для работы которых применяется теория нечетких множеств. Популярность теории нечетких множеств объясняется тем, что они дают возможность сделать управление для задач, где невозможно или затруднено построение точных математических моделей и алгоритмов работы с ними. Конечно, нечеткие системы управления по оптимальности своей работы уступают точным математическим алгоритмам, но, нередко построение подобных алгоритмов не всегда осуществимо, или их вычислительная сложность очень высока, что делает целесообразным применение нечеткой логики.
Тем не менее, есть один очень важный момент, который усложняет применение систем управления на основе нечеткого вывода — базу нечетких правил необходимо создавать вручную. Это весь трудоемкая процедура, и в некоторых случаях он требует от одного или нескольких экспертов подбора огромного количества числовых параметров. Поэтому актуальной является задача сведения к минимуму участия человека, а в совершенстве, полной автоматизации формирования базы нечетких правил и подбора нужных параметров.
Если описание подлежащей решению проблемы заведомо является неточным или неполным, то традиционные методы построения моделей становятся неэффективными, не приводят к удовлетворительным результатам и могут быть вообще неприменимы. В таких случаях целесообразно воспользоваться подходами, которые специально ориентированы на построение моделей, учитывающих неполноту и неточность исходных данных. Именно в таких случаях технология нечеткого моделирования, которая основана на нечеткой логике, оказывается наиболее конструктивной [1].
Цель работы: разработка и программная реализация алгоритма построения базы нечетких правил на основе числовых данных. Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
• Разработка алгоритма построения нечетких правил на основе числовых данных;
• Программная реализация алгоритма построения нечетких правил;
• Применение разработанного алгоритма для решения задачи аппроксимации функции;
• Применение разработанного алгоритма для решения задачи парковки грузовика;
• Тестирование и анализ работы приложения;
В результате выполнения дипломной работы был разработан алгоритм построения нечетких правил на основе числовых данных. Были выполнены поставленные задачи:
• Разработка алгоритма построения нечетких правил на основе числовых данных.
• Программная реализация алгоритма построения самоорганизующихся моделей.
• Применение разработанного алгоритма для решения задач парковки грузовика и аппроксимации функции;
• Тестирование и анализ работы приложения.
Данную дипломную работу можно использовать при решении задач, если вместо базы правил имеются только числовые данные.
