Зачем необходимы треугольные нормы и конормы? Как их использовать? Имеется ввиду, на практике. |
Нечеткие числа и операции над ними
Нечеткие числа (L-R)-типа — это разновидность нечетких чисел специального вида, т.е. задаваемых по определенным правилам с целью снижения объема вычислений при операциях над ними.
Функции принадлежности нечетких чисел (L-R)-типа задаются с помощью невозрастающих на множестве неотрицательных действительных чисел функций действительного переменного и , удовлетворяющих свойствам:
а) , ;
б) .
Очевидно, что к классу -функций относятся функции, графики которых имеют следующий вид (см. рис. 7.1).
Пусть и — функции -типа. Унимодальное нечеткое число с модой (т.е. ) задается с помощью и следующим образом:
где — мода; , — левый и правый коэффициенты нечеткости.Таким образом, при заданных и нечеткое число (унимодальное) задается тройкой .
Толерантное нечеткое число задается, соответственно, четверкой параметров , где и — границы толерантности, т.е. в промежутке значение функции принадлежности равно .
Примеры графиков функций принадлежности нечетких чисел -типа приведены на рис. 7.2.
Толерантные нечеткие числа (L-R)-типа называют трапезоидными числами. Если мы оцениваем параметр качественно, например, говоря: "Это значение параметра является средним ", необходимо ввести уточняющее высказывание типа " Среднее значение — это примерно от до ", которое есть предмет экспертной оценки (нечеткой классификации), и тогда можно использовать для моделирования нечетких классификаций трапезоидные числа. На самом деле, это самый естественный способ неуверенной классификации.
Унимодальные нечеткие числа (L-R)-типа называют треугольными числами. Треугольные числа формализуют высказывания типа "приблизительно равно ". Ясно, что , причем по мере убывания до нуля степень уверенности в оценке растет до единицы.
Нечеткие треугольные числа — это наиболее часто используемый тип нечетких чисел, причем чаще всего — в качестве прогнозных значений параметра.