Министерство образования и науки Российской Федерации
Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского
Факультет вычислительной математики и кибернетики
Кафедра математического обеспечения ЭВМ



Материалы семинара ITLab
«Основы нечеткой логики, логико-лингвистические модели»


Нечеткая логика (fuzzy logic), основанная на аппарате нечетких множеств (fuzzy set), и интеллектуальные информационные системы на eе основе (в основу функционирования положен механизм нечеткого вывода) активно развиваются в последние десятилетия. Однако, в то время как одни считают науку "нечеткая логика" третьей волной интеллектуального программирования, другие - авантюрой и спекуляцией. Изучив настоящую работу у вас сложится свое предсталение о данной относительно новой отрасли знаний.

Содержание работы

В нашей работе предпринята попытка выделить и систематизировать материал, необходимый для ознакомления с теорией нечеткой логики, а также предоставить программные средства для обеспечения возможности работы с примитивами нечеткой логики, создания нечетких баз знаний и нечетких моделей.
Теоретические основы данной области знаний можно найти в первой части презентации и конспекте, прилагающимся к ней.
Вторая часть посвящена изучению вопросов построения нечеткой базы знаний и организации процесса нечеткого вывода, лежащего в основе логико-лингвистических моделей.
В третьей (заключительной) части рассматриваются простейшие примеры логико-лингвистических систем.

Для возможности создания и изучения подобного рода нечетких моделей нами была разработана программная система. Ознакомиться с ее функциональностью и принципами создания логико-лингвистических моделей в ней можно в руководстве пользователя.
Комплекс разработанных нами простейших примеров нечетких моделей для нашей программной системы также доступен для ознакомления.

Возможности программной системы

  • Создание, удаление и редактирование нечётких переменных с кусочно-линейными функциями принадлежности
  • Создание, удаление и редактирование лингвистических переменных
  • Создание, удаление и редактирование продукционных правил вывода
  • Возможность изменения методов конъюнкции, дизъюнкции, импликации, аккумуляции и метода дефаззификации
  • Возможность рассмотрения каждого этапа процесса нечёткого вывода и возможность проследить весь процесс вывода в целом
  • Сохранение/Загрузка созданных систем

Прилагаемые примеры логико-лингвистических моделей

  • reactor.fls        Логико-лингвистическая система «Модель простейшего реактора»(три контролируемых параметра)
  • reactor_2.fls   Логико-лингвистическая система «Модель простейшего реактора» (шесть контролируемых параметров)
  • basket.fls        Логико-лингвистическая система «Набор игроков в команду»
  • football.fls       Логико-лингвистическая система «Прогнозирование исхода футбольного матча».

Последняя логико-лингвистическая система была позаимствована из работы С.Д.Штовбы "Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику». По ссылке http://www.matlab.ru/fuzzylogic/book2 имеется вариант указанной модели для пакета FuzzyTech среды MatLab.


Авторы выражают благодарность своему научному руководителю, Карпенко Сергею Николаевичу, к.т.н., сотруднику кафедры МО ЭВМ, за помощь в проработке темы и подготовке материалов.