Алгоритмы автоматического формирования базы правил для систем управления на нечеткой логике

• Автор: Галыгин, Артем Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 120 с.

1.1. Состояние проблемы

1.2. Ключевые понятия

1.3. Методология нечеткого моделирования

1.4. Нечеткий логический контроллер

ГЛАВА 2. АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ГЕНЕРИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ БАЗЫ ПРАВИЛ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

2.1. Автоматическое генерирование базы правил

2.2. Использование базы правил

2.3. Оценка базы правил

2.4. Оптимизация базы правил

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ПРАВИЛ

3.1. Общее описание

3.2. Режимы работы
3.3. Анализ и оценка базы правил
3.4. Оптимизация базы правил
3.5. Дополнительные возможности
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
4.1. Решение задачи стабилизации перевернутого маятника
4.2. Решение задачи управления мобильным роботом в среде с неизвестными препятствиями
4.3. Решение задачи построения базы правил для системы мониторинга состояния турбины
4.4. Решение задачи построения базы правил для системы управления качеством кузнечноштамповочного производства
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ПРОГРАММЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СТРУКТУРЫ ДАННЫХ
ВВЕДЕНИЕ


Целью настоящей диссертационной работы является совершенствование процесса формирования базы знаний систем управления на нечеткой логике. Провести сравнительный анализ методов хранения и обработки нечеткой информации. Разработать алгоритм для генерирования нечетких правил на основании экспертной информации. Разработать метод оценки эффективности баз нечетких правил для сравнения их между собой и выявления наиболее эффективных. Разработать алгоритмы оптимизации баз нечетких правил для повышения их эффективности. Реализовать программно и проверить работоспособность построенных алгоритмов на тестовых и реальных задачах. Методы исследования. Для решения поставленных задач использовался аппарат системного анализа, теории нечетких множеств, теории оптимизации, математического моделирования, теории информации и методы математической статистики. Впервые разработан алгоритм для автоматической генерации базы правил систем управления на нечеткой логике, основанный на использовании экспертной информации. Разработан новый метод оценки базы правил систем на нечеткой логике, отличающийся использованием тренировочного множества. Разработаны новые алгоритмы оптимизации базы правил систем на нечеткой логике, отличающиеся выявлением избыточной информации, содержащейся в базе правил. Практическая ценность. Разработанный в рамках диссертационной работы подход к автоматическому формированию й оптимизации базы правил систем на нечеткой логике может быть использован для обработки экспертной информации, разработки нечетких систем управления в различных отраслях. Реализация результатов работы. Созданная программная система автоматического формирования базы правил прошла экспертизу и зарегистрирована в отраслевом фонде алгоритмов и программ, государственной регистрации 3, что делает ее доступной для широкого круга специалистов. Система используется в учебном процессе при проведении лабораторных работ, а так же при выполнении дипломных работ в Красноярском филиале Московского университета экономики, статистики и информатики МЭСИ и Сибирском государственном аэрокосмическом университете им. М.Ф. Решетнева СибГАУ. Разработана информационная система для завода КраМЗКузнец, которая используется при принятии решений по улучшению качества продукции и предупреждению получения брака. Разработанный алгоритм обеспечивает обработку экспертной информации для автоматической генерации базы правил систем на нечеткой логике. Разработанный метод оценки эффективности баз нечетких правил позволяет сравнивать их, выявляя наиболее эффективные. Разработанные алгоритмы оптимизации базы нечетких правил обеспечивают повышение эффективности работы базы правил. Предложенный подход обеспечивает автоматизацию формирования базы правил систем на нечеткой логике. Публикации. По теме диссертации опубликовано десять печатных ра
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили одобрение на заседаниях кафедры системного анализа и исследования операций СибГАУ им. М.Ф. Решетнева , , на Всероссийской научной конференции с международным участием Решетневские чтения Красноярск , , на межвузовской конференции Информатика и информационные технологии Красноярск , на научной конференции Наука. Техника. Инновации. ГЛАВА 1. Исследования процессов и явлений, динамика которых во многом зависит от человека, принимаемых им решений дали новое понятие сложная система. Сложные системы, как правило, характеризуются большим числом параметров и взаимосвязей, настолько большим, что невозможно решать такие задачи аналитически. Практически всегда нельзя упростить задачу для проведения экспериментов, т. Сложная система представляется в виде многоуровневой конструкции из взаимодействующих между собой и с внешней средой элементов. При изучении сложных систем огромный вес имеют суждения и действия человека или природы, чьи действия характеризуются высокой степенью неопределенности. Поэтому предпочтительно использовать
аппарат ТНМ, позволяющий учитывать интенсивность, частичность, степень проявления исследуемых свойств сложной системы . М . Мл .