Стр. 23 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

21 Содержание
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Рис. 1.6. Графическое представление операции алгебраического объединения
нечетких множеств
Понятие нечеткого множества применяется в определениях нечеткой и лин-
гвистической переменных, которые позволяют описывать входные и выходные
переменные нечеткой системы.
Нечеткая переменная определяется как кортеж AX , α, , где α – название
нечеткой переменной; X – область ее определения (универсум); A – нечеткое
множество на универсуме X , которое определяет возможные значения перемен-
ной α .
В качестве примера можно привести нечеткую переменную "высокая тем-
пература", значения которой определяются нечетким множеством с функцией
принадлежности, заданной графически на рис. 1.1.
Лингвистическая переменная определяется как кортеж MGXT , , , β, , где
β – название лингвистической переменной; T – базовое множество ее значений
(термов), каждое из которых является названием отдельной нечеткой перемен-
ной; X – область определения (универсум) этих нечетких переменных; G – син-
таксическая процедура, позволяющая генерировать новые значения из базового
терм-множества; M – семантическая процедура, позволяющая для каждого но-
вого значения, сгенерированного процедурой G , сформировать соответствую-
щее нечеткое множество.
Примером лингвистической переменной может являться переменная со сле-
дующими параметрами:
β – " температура тела";
T = {"низкая температура", "нормальная температура", "высокая темпера-
тура"};
]42 ;35[ = X ;