ISSN 2071-8594

Российская академия наук

 

В. Г. Синюк, C. В. Кулабухов "Анализ методов вывода на основе нечеткого значения истинности для нечетких логических моделей с MISO-структурой"

Аннотация.

В статье предложен подход к сравнительному анализу методов вывода для моделей со многими нечеткими входами на основе нечеткого значения истинности. Сформулированы критерии эффективности методов вывода и доказано их выполнение для популярных нечетких импликаций. Доказательства приведены для любых t-норм, используемых в обобщенном правиле fuzzy modus ponens.

Ключевые слова:

нечеткое значение истинности, критерии эффективности, методы нечеткого вывода.

Стр. 94-98.

DOI 10.14357/20718594200208

Литература

1. Куценко Д.А., Синюк В.Г. Методы вывода для систем со многими нечеткими входами // Известия РАН. Теория и системы управления. 2015. Т. 54. № 3. С. 375–383.
2. Михелев В.В., Синюк В.Г. Методы вывода для систем логического типа на основе нечеткой степени истинности // Известия РАН. Теория и системы управления. 2018. Т. 57. № 3. С. 108–115.
3. Mamdani E.H., Assilan S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller // International Journal of Man-Machine Studies. 1975. Т. 20. № 2. С. 1–13.
4. Kudlacik P. Advantages of Approximate Reasoning Based on a Fuzzy Truth Value // J. Medical Informatics & Technologies. 2010. Т. 16. С. 125–132.
5. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. М.: Горячая линия — Телеком. 2010. 520 с.
6. Fukami S., Mizumoto M., Tanaka K. Some considerations of fuzzy conditional inference // Fuzzy sets and Systems. 1980. № 4. С. 243–273.
7. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедов Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат. 1991. 239 с.
8. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese. 1975. Т. 30. № 3–4. С. 407–428.
9. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. 1990. 287 с.