Page 7 - К.А. Майков, С.М. Жиряков - МЕТОД УНИВЕРСАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИИ В НЕЧЕТКОМ ВЫВОДЕ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЙ ЛИНЕЙНЫЕ ОБОЛОЧКИ КОРРЕКТИРУЮЩИХ ДАННЫХ

ку
X
New
в качестве основания Зоны и точки, входящие в построение
зоны
Ψ
J
.
Предложенная стратегия построения Зон позволит получать реше-
ние для выводимой переменной, которое принадлежит гиперплоско-
сти, аппроксимирующей закономерность взаимосвязи переменных на
сколь угодно малых областях
Def
(
Ψ
i
)
,
что обеспечит приближение к
произвольной непрерывной функции с точностью до любого
ε >
0
.
Таким образом, рассмотренная модификация нечеткого вывода по-
зволяет снизить влияние субъективного фактора, ухудшающего каче-
ство решения вследствие неточностей, которые вносит эксперт при
описании системы. При решении задач управления в областях исход-
ных данных, характеризуемых неполнотой описания функционирова-
ния системы, благодаря рассмотренному подходу с помощью набора
корректировочных данных удается построить решение практически с
требуемой точностью в тех областях, где знания эксперта оказываются
неточными или ошибочными. При этом сохраняется объяснительная
возможность нечеткого вывода решения в терминах, введенных экс-
пертом.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
W a n g L., M e n d e l J. M. Fuzzy basis functions, universal approximation, and
orthogonal least-squares learning // IEEE Transactions Neural Networks. – September
1992. –
Vol. 3, No. 5. – P. 807–814.
2.
K o s k o B. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Transactions on
Computers. – November 1994. – Vol. 43, No. 11. – P. 1329–1333.
3.
C a s t r o J. L., D e l g a d o M. Fuzzy systems with
Def
uzzification are universal
approximators // IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics. – April 1995.
Vol. 25, No. 4. – P. 629–635.
4.
T s u k a m o t o T. An Approach to Fuzzy Reasoning Method // Advances in Fuzzy
Set Theory and Applications. – 1979. – P. 137–149.
5.
T a k a g i T., S u g e n o M. Fuzzy identification of systems and its applications
to modeling and control // IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics. –
1985. –
Vol. 15, No. 1.– P. 116–132.
6.
К р у г л о в В. В., Д л и М. И. Нечеткая логика и искусственные нейронные
сети. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 224 с.
Статья поступила в редакцию 10.05.2012
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
91