ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ Когда только появилась теория нечеткой логики в научных журналах
Работа добавлена на сайт samzan.net:
Билет 16.
ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Когда только появилась теория нечеткой логики, в научных журналах можно было найти статьи, посвященные ее возможным областям применения.
По мере продвижения разработок в данной области число практических применений для нечеткой логики начало быстро расти.
В настоящее время нечеткие технологии становятся все более актуальными среди представителей самых различных профессий.
Существует несколько причин, на основании которых отдают предпочтение применению систем именно с нечеткой логикой:
эта логика концептуально легче для понимания;
нечеткая логика гибкая система и устойчива к неточным входным данным;
она может моделировать нелинейные функции произвольной сложности;
в данной логике учитывается опыт специалистов-экспертов;
нечеткая логика основана на естественном языке человеческого общения.
Системы, основанные на нечеткой логике, разработаны и успешно внедрены в таких областях, как:
- управление технологическими процессами,
- управление транспортом,
- управление бытовой техникой,
- медицинская и техническая диагностика,
- финансовый менеджмент,
- финансовый анализ,
- биржевое прогнозирование,
- распознавание образов,
- исследование рисковых и критических операций,
- прогнозирование землетрясений,
- составление автобусных расписаний,
- климатический контроль в зданиях и др.
Многие современные задачи управления просто не могут быть решены классическими методами из-за очень большой сложности математических моделей, их описывающих.
Коротко перечислим отличительные особенности fuzzy-систем по сравнению с прочими:
возможность оперировать входными данными, заданными нечетко: например, непрерывно изменяющиеся во времени значения (динамические задачи), значения, которые невозможно задать однозначно (результаты статистических опросов, рекламные компании и т.д.);
возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения: оперирование критериями "большинство", "возможно", предпочтительно" и т.д.;
возможность проведения качественных оценок как входных данных, так и выводимых результатов: вы оперируете не только собственно значениями данных, но их степенью достоверности (не путать с вероятностью!) и ее распределением;
возможность проведения быстрого моделирования сложных динамических систем и их сравнительный анализ с заданной степенью точности: оперируя принципами поведения системы, описанными fuzzy-методами, вы во-первых, не тратите много времени на выяснение точных значений переменных и составление уравнений, которые их описывают, во-вторых, можете оценить разные варианты выходных значений.
Использование аппарата нечеткой логики рекомендуется:
для очень сложных процессов, когда не существует простой математической модели;
для нелинейных процессов высоких порядков;
если должна производиться обработка (лингвистически сформулированных) экспертных знаний.
Использование аппарата нечеткой логики не рекомендуется, если:
приемлемый результат может быть получен с помощью общей теории управления;
уже существует формализованная и адекватная математическая модель;