Принципи ідентифікації нелінійних залежностей на базі експертно-лінгвістичної інформації шляхом двохетапної настройки нечітких баз знань. Розробка програмної оболонки FUZZY EXPERT для вирішення практичних задач ідентифікації на базі розробленого методу.
Аннотация к работе
Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наукІдентифікація обєкту полягає в побудові його математичної моделі, тобто оператора звязку між вхідними та вихідними змінними за відомими експериментальними даними. Сучасна теорія ідентифікації, яка базується на моделюванні динамічних обєктів рівняннями (диференційними, різностними тощо), погано пристосована до використання інформації про обєкт у вигляді експертних природньо-мовних висловлювань типу: «Якщо швидкість автомобілю дуже висока, то витрати палива великі», «Якщо температура низька, то положення дроселя низьке», «Якщо висока температура хворого тримається декілька днів, то можливе запалення легенів». Вона дозволяє задавати модель обєкту у вигляді так званої нечіткої бази знань, що являє собою сукупність висловлювань «ЯКЩО-ТОДІ», які повязують входи та виходи обєкту. Цей метод поєднує сукупність математичних моделей, алгоритмів та програмного забезпечення для проектування та оптимальної настройки нечітких баз знань за критерієм мінімальної розбіжності між бажаним (експериментальним) та модельним (теоретичним) виходами обєкту. Для реалізації програми досліджень було необхідно: а) проаналізувати задачі прийняття рішень на підставі нечіткої логіки, показати обмеження класичних методів ідентифікації до використання експертної інформації, сформулювати принципи ідентифікації нелінійних обєктів за допомогою нечітких баз знань (глава 1);В ньому розглянуто різноманітні задачі прийняття рішень на підставі нечітких баз знань, аналізуються існуючі методи ідентифікації нелінійних залежностей, дається обгрунтування необхідності використання апарата нечітких множин для формалізації природньо-мовних висловлювань, а також необхідності оптимальної настройки нечітких моделей, пропонуються принципи ідентифікації нелінійних залежностей на базі нечіткої логіки. Нечітка модель нелінійного обєкту «входи-вихід» визначається сукупністю експертних правил «ЯКЩО , ТО », в яких вхідні та вихідна змінні можуть приймати кількісні та якісні значення. За цим принципом входи та виходи обєкту розглядаються як лінгвістичні змінні, що оцінюються якісними термами (term - від англ. називати). Використання цього принципу дозволяє будувати моделі ідентифікації для обєктів з великим числом вхідних змінних. Для формалізації нечітких термів, якими оцінюються входи обєкту, в роботі пропонується використовувати функції належності: , (5) де - функція належності змінної до терму ; b - координата максимуму функції , ; c - параметр стиснення-розтягування.Програмне забезпечення FUZZY EXPERT складається з двох частин (див. рисунок): середовища розробки (оболонки), що дозволяє створювати експертні системи у вибраній області, та особисто експертної системи, яка є кінцевим незалежно функціонуючим продуктом. З допомогою FUZZY EXPERT були побудовані експертні системи для: а) прогнозування обєму біогазу на виході технологічного процесу біоконверсії, б) оцінки якості інноваційних проектів, в) ідентифікації коефіцієнту зчеплення колеса автомобілю з дорожнім покриттям, г) диференційної діагностики ішемічної хвороби серця, д) прогнозування кількості захворювань, є) оцінки небезпеки кровотечі при пологах та інші.В ході виконання досліджень розроблено метод ідентифікації нелінійних обєктів на основі нечіткої логіки, який складається з сукупності принципів, математичних моделей, алгоритмів та програмного забезпечення для апроксимації невідомої залежності «входи-вихід» по доступній експертній інформації. Сформульовані принципи ідентифікації нелінійних обєктів на базі нечіткої логіки і генетичних алгоритмів.