Войти на сайт

или
Регистрация

Навигация


СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Постановка задачи

2. Математические и алгоритмические основы решения задачи

2.1 Понятие нечеткого множества

2.2 Операции над нечеткими множествами

2.2.1 Содержание

2.2.2 Равенство

2.2.3 Пересечение

2.2.4 Объединение

2.2.5 Разность

2.2.6 Произведение

2.2.7 Отрицание

2.2.8 Дизъюнктивная сумма

2.2.3 Наглядное представление операций над нечеткими множествами

3. Функциональные модели и блок-схемы решения задачи

4. Программная реализация решения задачи

5. Пример выполнения программы

Заключение

Список использованных источников и литературы


ВВЕДЕНИЕ

Наверное, самым впечатляющим у человеческого интеллекта является способность принимать правильные решения в условиях неполной и нечеткой информации. Построение моделей приближенных размышлений человека и использование их в компьютерных системах представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.

Основы нечеткой логики были заложены в конце 60-х лет в работах известного американского математика Латфи Заде. Исследования такого рода было вызвано возрастающим неудовольствием экспертными системами. Хваленый "искусственный интеллект", который легко справлялся с задачами управления сложными техническими комплексами, был беспомощным при простейших высказываниях повседневной жизни, типа "Если в машине перед тобой сидит неопытный водитель - держись от нее подальше". Для создания действительно интеллектуальных систем, способных адекватно взаимодействовать с человеком, был необходим новый математический аппарат, который переводит неоднозначные жизненные утверждения в язык четких и формальных математических формул. Первым серьезным шагом в этом направлении стала теория нечетких множеств, разработанная Заде. Его работа "Fuzzy Sets", опубликованная в 1965 году в журнале "Information and Control", заложила основы моделирования интеллектуальной деятельности человека и стала начальным толчком к развитию новой математической теории. Он же дал и название для новой области науки - "fuzzy logic" (fuzzy - нечеткий, размытый, мягкий).

Чтобы стать классиком, надо немного опередить свое время. Существует легенда о том, каким образом была создана теория "нечетких множеств". Один раз Заде имел длинную дискуссию со своим другом относительно того, чья из жен более привлекательна. Термин "привлекательная" является неопределенным и в результате дискуссии они не смогли прийти к удовлетворительному итогу. Это заставило Заде сформулировать концепцию, которая выражает нечеткие понятия типа "привлекательная" в числовой форме.

Дальнейшие работы профессора Латфи Заде и его последователей заложили фундамент новой теории и создали предпосылки для внедрения методов нечеткого управления в инженерную практику.

Аппарат теории нечетких множеств, продемонстрировав ряд многообещающих возможностей применения - от систем управления летательными аппаратами до прогнозирования итогов выборов, оказался вместе с тем сложным для воплощения. Учитывая имеющийся уровень технологии, нечеткая логика заняла свое место среди других специальных научных дисциплин - где-то посредине между экспертными системами и нейронными сетями.

Свое второе рождение теория нечеткой логики пережила в начале восьмидесятых годов, когда несколько групп исследователей (в основном в США и Японии) всерьез занялись созданием электронных систем различного применения, использующих нечеткие управляющие алгоритмы. Теоретические основы для этого были заложены в ранних работах Коско и других ученых.

Третий период начался с конца 80-х годов и до сих пор. Этот период характеризуется бумом практического применения теории нечеткой логики в разных сферах науки и техники. До 90-ого года появилось около 40 патентов, относящихся к нечеткой логике (30 - японских). Сорок восемь японских компаний создают лабораторию LIFE (Laboratory for International Fuzzy Engineering), японское правительство финансирует 5-летнюю программу по нечеткой логике, которая включает 19 разных проектов - от систем оценки глобального загрязнения атмосферы и предвидения землетрясений до АСУ заводских цехов. Результатом выполнения этой программы было появление целого ряда новых массовых микрочипов, базирующихся на нечеткой логике. Сегодня их можно найти в стиральных машинах и видеокамерах, цехах заводов и моторных отсеках автомобилей, в системах управления складскими роботами и боевыми вертолетами.

В США развитие нечеткой логики идет по пути создания систем для большого бизнеса и военных. Нечеткая логика применяется при анализе новых рынков, биржевой игре, оценки политических рейтингов, выборе оптимальной ценовой стратегии и т.п. Появились и коммерческие системы массового применения.

Целью данной курсовой работы является ЛИСП – реализация основных операций над нечеткими множествами.


1.Постановка задачи

Требуется реализовать основные операции над нечеткими множествами:

1)   содержание;

2)   равенство;

3)   пересечение;

4)   объединение;

5)   разность;

6)   произведение;

7)   отрицание;

8)   дизъюнктивная сумма.

Пример 1.

Пусть:

;

.

Решение:


Информация о работе «ЛИСП-реализация основных операций над нечеткими множествами»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 14282
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 14

Похожие работы

Скачать
46891
1
1

... распределения – сегодня одна из главных проблем производственных организаций. Таким образом, необходима автоматизация интеллектуальной деятельности человека в производственных системах управления. 2. Представление знаний в ПСИИ Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой. Что же представляют собой ...

Скачать
71422
1
0

... программирование [application programming] — разработка и отладка программ для конечных пользователей, например бухгалтерских, обработки текстов и т. п.   Системное программирование [system programming] — разработка средств общего программного обеспечения, в том числе операционных систем, вспомогательных программ, пакетов программ общесистемного назначения, например: автоматизированных систем ...

Скачать
119487
12
22

... . В частности: (8) Из (7) и (8) следует, что в M нет двух неравных натуральных чисел. Доказательство закончено. 3.2 Рекурсия   Особое место для систем функционального программирования приобретает рекурсия, поскольку она позволяет учитывать значения функции на предыдущих шагах. С теоретической точки зрения рекурсивные определения являются теоретической основой всей современной ...

Скачать
161967
0
2

... систем электронной торговли; 5. Устранение промежуточных звеньев в системе интеграции организация - внешняя среда. 31. основные разделы искусственного интеллекта Одно из направлений информатики - интеллектуализация информационных систем. Интеллектуальные системы и технологии применяются для тиражирования профессионального опыта и решения сложных научных, производственных и экономических ...

0 комментариев


Наверх